1月19日 消息:百度推出的UniVG是一款視頻生成模型，其特點(diǎn)在于針對(duì)高自由度和低自由度兩種任務(wù)分別采用不同的生成方式，以更好地平衡兩者之間的關(guān)系。

　　視頻生成技術(shù)基于“擴(kuò)散”原理的方法近來(lái)在學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界引起廣泛關(guān)注，并取得顯著成就。然而，目前這一領(lǐng)域主要集中在單一目標(biāo)或單一任務(wù)的視頻生成上，例如根據(jù)文本、圖片或它們的組合生成視頻。但這樣的方法并不能完全滿(mǎn)足真實(shí)世界多變的應(yīng)用需求。用戶(hù)通常需要更靈活的輸入方式，如單獨(dú)使用圖像或文本，或?qū)⒍�者結(jié)合起來(lái)。

　　為了解決這一問(wèn)題，百度提出了UniVG，一種“統(tǒng)一模態(tài)視頻生成系統(tǒng)”，能夠處理各種文本和圖像的組合輸入。該系統(tǒng)重新定義了視頻生成模型中的多項(xiàng)任務(wù)，將它們劃分為“高自由度生成”和“低自由度生成”兩大類(lèi)。在高自由度視頻生成方面，采用了“多條件交叉注意力”技術(shù)，以生成與輸入的圖像或文本語(yǔ)義高度一致的視頻。而在低自由度視頻生成方面，引入了“偏置高斯噪聲”，這種方法相較于傳統(tǒng)的完全隨機(jī)高斯噪聲更能有效地保留輸入條件的原始內(nèi)容。

　　技術(shù)性能方面，UniVG在MSR-VTT視頻數(shù)據(jù)庫(kù)上表現(xiàn)出色，獲得了最低的幀間視頻差異性度量(Frame Video Distance， FVD)。這一成績(jī)不僅超越了當(dāng)前的開(kāi)源方法，還與業(yè)界領(lǐng)先的閉源方法Gen2不相上下，顯示出了卓越的實(shí)用價(jià)值和技術(shù)優(yōu)勢(shì)。