這項(xiàng)由浙江大學(xué)白建宏團(tuán)隊(duì)聯(lián)合快手科技Kling團(tuán)隊(duì)、香港中文大學(xué)、大連理工大學(xué)、華中科技大學(xué)等機(jī)構(gòu)共同完成的研究，于2024年12月發(fā)表在計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)議上，論文編號(hào)為arXiv:2512.20619v1。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)該編號(hào)查詢(xún)完整論文。這項(xiàng)名為SemanticGen的技術(shù)創(chuàng)新，徹底改變了傳統(tǒng)視頻生成"又慢又耗資源"的困境，首次實(shí)現(xiàn)了在高層語(yǔ)義空間中生成視頻的突破性方法。

目前的AI視頻生成就像用放大鏡逐個(gè)像素地畫(huà)油畫(huà)一樣緩慢。傳統(tǒng)方法需要處理海量的視頻細(xì)節(jié)信息，訓(xùn)練一個(gè)模型往往需要數(shù)十萬(wàn)GPU小時(shí)，相當(dāng)于讓幾千臺(tái)高性能電腦不停工作幾個(gè)月。更讓人頭疼的是，當(dāng)你想生成稍長(zhǎng)一點(diǎn)的視頻時(shí)，比如一分鐘的片段，計(jì)算量會(huì)呈幾何級(jí)數(shù)爆炸增長(zhǎng)，讓很多研究機(jī)構(gòu)望而卻步。

SemanticGen的核心創(chuàng)新就像是先畫(huà)草圖再填細(xì)節(jié)的藝術(shù)創(chuàng)作方式。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，與其直接在像素層面"硬磨"，不如先在一個(gè)更抽象的語(yǔ)義空間中規(guī)劃整個(gè)視頻的大致框架和情節(jié)走向，然后再逐步添加視覺(jué)細(xì)節(jié)。這種方法不僅顯著提升了訓(xùn)練速度，還能生成長(zhǎng)達(dá)一分鐘的高質(zhì)量視頻，而傳統(tǒng)方法在處理如此長(zhǎng)的視頻時(shí)往往會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的"記憶衰退"問(wèn)題。

一、革命性的雙階段生成思路

傳統(tǒng)的視頻生成方式就像是一個(gè)畫(huà)家拿著畫(huà)筆直接在巨大的畫(huà)布上作畫(huà)，每一個(gè)細(xì)微的筆觸都需要考慮整體效果，這樣的工作方式不僅效率低下，還容易在長(zhǎng)篇幅的創(chuàng)作中失去一致性。SemanticGen采用了一種全新的創(chuàng)作策略，將整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)階段，就像電影制作中先寫(xiě)劇本大綱再拍攝細(xì)節(jié)的工作流程。

在第一個(gè)階段，系統(tǒng)會(huì)在一個(gè)高度壓縮的語(yǔ)義空間中生成視頻的"故事梗概"。這個(gè)語(yǔ)義空間就像是電影劇本中的場(chǎng)景描述，它包含了視頻中物體的位置關(guān)系、動(dòng)作軌跡、場(chǎng)景變化等關(guān)鍵信息，但暫時(shí)不涉及具體的顏色、紋理、光影等視覺(jué)細(xì)節(jié)。研究團(tuán)隊(duì)使用了一個(gè)擴(kuò)散模型來(lái)學(xué)習(xí)和生成這些高層次的語(yǔ)義特征，這些特征定義了視頻的全局布局和基本情節(jié)發(fā)展。

第二個(gè)階段則像是給劇本配上詳細(xì)的分鏡頭和視覺(jué)效果。系統(tǒng)會(huì)根據(jù)第一階段生成的語(yǔ)義特征，使用另一個(gè)擴(kuò)散模型來(lái)生成具體的VAE潛在表示，最終輸出我們看到的視頻畫(huà)面。這種分層的生成方式讓每個(gè)階段都能專(zhuān)注于自己最擅長(zhǎng)的任務(wù)，避免了傳統(tǒng)方法中"什么都要管，什么都管不好"的問(wèn)題。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，在語(yǔ)義空間中進(jìn)行生成相比在VAE潛在空間中直接生成，收斂速度快了很多。這就像是在地圖上規(guī)劃路線(xiàn)比在實(shí)地摸索要高效得多一樣，先有了整體的方向感，后續(xù)的細(xì)節(jié)填充就會(huì)變得更加有序和高效。

二、語(yǔ)義編碼器的巧妙選擇

為了實(shí)現(xiàn)在語(yǔ)義空間中的有效生成，研究團(tuán)隊(duì)需要找到一個(gè)合適的"翻譯官"，能夠?qū)⒃家曨l轉(zhuǎn)換成富含意義的語(yǔ)義表示。這個(gè)任務(wù)看似簡(jiǎn)單，實(shí)則充滿(mǎn)挑戰(zhàn)，就像需要找到一個(gè)既懂藝術(shù)又懂技術(shù)的專(zhuān)家來(lái)指導(dǎo)創(chuàng)作。

研究團(tuán)隊(duì)確定了語(yǔ)義編碼器需要滿(mǎn)足的三個(gè)關(guān)鍵要求。首先，這個(gè)編碼器必須在大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行過(guò)訓(xùn)練，這樣它才能理解視頻中的時(shí)序信息，比如物體是如何移動(dòng)的，攝像機(jī)是如何轉(zhuǎn)動(dòng)的。那些只在靜態(tài)圖像上訓(xùn)練的編碼器，就像只看過(guò)照片的人去指導(dǎo)電影拍攝，無(wú)法理解動(dòng)態(tài)的時(shí)間關(guān)系。

其次，輸出的語(yǔ)義表示必須在空間和時(shí)間維度上都足夠緊湊。這個(gè)要求的核心思想是，由于視頻本身存在大量冗余信息，生成過(guò)程應(yīng)該首先在一個(gè)緊湊的高級(jí)語(yǔ)義空間中進(jìn)行全局規(guī)劃，然后再添加視覺(jué)細(xì)節(jié)，而不是直接對(duì)大量低級(jí)視頻標(biāo)記進(jìn)行建模。

最后，語(yǔ)義編碼器應(yīng)該在多種視頻長(zhǎng)度和分辨率上進(jìn)行訓(xùn)練，這樣才能支持生成各種類(lèi)型的視頻內(nèi)容，包括不同長(zhǎng)寬比和時(shí)長(zhǎng)的視頻。

基于這些考慮，研究團(tuán)隊(duì)選擇了Qwen-2.5-VL的視覺(jué)塔作為語(yǔ)義編碼器。這個(gè)編碼器通過(guò)視覺(jué)語(yǔ)言對(duì)齊的方式在圖像和視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了訓(xùn)練。對(duì)于視頻輸入，它首先以較低的幀率采樣視頻幀，然后將圖像塊壓縮成單個(gè)標(biāo)記，再沿每個(gè)維度進(jìn)一步壓縮，最終將一個(gè)視頻轉(zhuǎn)換成緊湊的語(yǔ)義表示。

三、語(yǔ)義空間壓縮的精妙設(shè)計(jì)

研究團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)意外的現(xiàn)象：直接讓預(yù)訓(xùn)練的視頻擴(kuò)散模型去擬合高維度的語(yǔ)義表示，效果并不理想，收斂速度慢，生成質(zhì)量也不如預(yù)期。這個(gè)發(fā)現(xiàn)就像是發(fā)現(xiàn)了一個(gè)看似完美的計(jì)劃在實(shí)際執(zhí)行中卻困難重重，需要進(jìn)一步的優(yōu)化和調(diào)整。

經(jīng)過(guò)深入分析，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這個(gè)問(wèn)題有兩個(gè)主要原因。首先，高維度的語(yǔ)義特征包含了豐富的信息，這可能需要更長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間才能完全掌握。其次，原始的語(yǔ)義空間可能不太適合擴(kuò)散模型進(jìn)行采樣，就像某些復(fù)雜的地形不適合車(chē)輛通行，需要修建更適合的道路。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)巧妙的解決方案：使用一個(gè)可學(xué)習(xí)的多層感知機(jī)來(lái)壓縮語(yǔ)義空間，使其更適合擴(kuò)散模型的訓(xùn)練和采樣。這個(gè)MLP承擔(dān)著雙重任務(wù)，既要降低語(yǔ)義表示的維度，又要將壓縮后的特征空間建模為高斯分布。

具體來(lái)說(shuō)，MLP會(huì)輸出壓縮語(yǔ)義分布的均值和方差，研究團(tuán)隊(duì)還加入了KL散度作為正則化項(xiàng)，鼓勵(lì)學(xué)到的壓縮語(yǔ)義空間盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)高斯分布。這種設(shè)計(jì)讓后續(xù)的語(yǔ)義表示生成模型更容易擬合和采樣，就像為復(fù)雜的路況修建了一條平坦的高速公路。

采樣得到的語(yǔ)義嵌入會(huì)通過(guò)上下文條件的方式注入到擴(kuò)散模型中。在訓(xùn)練過(guò)程中，系統(tǒng)首先將輸入視頻送入語(yǔ)義編碼器和可學(xué)習(xí)的MLP，得到其緊湊的語(yǔ)義表示，然后將這個(gè)表示與加噪的VAE潛在表示拼接作為模型的輸入。為了驗(yàn)證壓縮語(yǔ)義表示確實(shí)捕獲了視頻的高層語(yǔ)義并能有效指導(dǎo)生成，研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了一個(gè)有趣的實(shí)驗(yàn)：從參考視頻中提取語(yǔ)義特征，然后注入到VAE潛在生成器中，生成的視頻確實(shí)保持了參考視頻的空間布局和運(yùn)動(dòng)模式，同時(shí)在細(xì)節(jié)上有所不同。

四、長(zhǎng)視頻生成的創(chuàng)新策略

傳統(tǒng)的基于擴(kuò)散的視頻生成方法在處理長(zhǎng)視頻時(shí)面臨著一個(gè)根本性的挑戰(zhàn)：雙向注意力的計(jì)算成本隨著視頻長(zhǎng)度的增加呈二次方增長(zhǎng)。這就像是在一個(gè)越來(lái)越大的房間里，每個(gè)人都要和房間里的每個(gè)人握手，當(dāng)房間變得足夠大時(shí)，這種"全連接"的交流方式就變得不現(xiàn)實(shí)了。

SemanticGen提出了一個(gè)巧妙的解決方案來(lái)應(yīng)對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn)。其核心思想是在生成長(zhǎng)視頻時(shí)，只在高度壓縮的語(yǔ)義空間中進(jìn)行全注意力建模，以保持整個(gè)視頻中場(chǎng)景和角色的一致性，而在映射到VAE潛在空間時(shí)則使用滑動(dòng)窗口注意力，確保計(jì)算成本不會(huì)隨著幀數(shù)的增加而爆炸性增長(zhǎng)。

這種策略的巧妙之處在于充分利用了語(yǔ)義空間的高壓縮比特性。在研究團(tuán)隊(duì)的實(shí)現(xiàn)中，語(yǔ)義空間的標(biāo)記數(shù)量只有VAE標(biāo)記的十六分之一，這意味著在語(yǔ)義空間中進(jìn)行全注意力建模只會(huì)增加很少的額外計(jì)算成本。同時(shí)，由于語(yǔ)義表示天然地具有高壓縮比，語(yǔ)義表示生成過(guò)程引入的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)可以忽略不計(jì)。

在VAE潛在生成階段，研究團(tuán)隊(duì)采用了滑動(dòng)窗口注意力機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)，他們將VAE潛在表示和對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義表示交錯(cuò)排列，將長(zhǎng)度為T(mén)w的視頻的兩種標(biāo)記都放入一個(gè)注意力窗口中，然后在奇數(shù)層中將窗口滑動(dòng)半個(gè)窗口大小Tw/2。這種設(shè)計(jì)既保證了局部的精細(xì)建模，又通過(guò)語(yǔ)義信息的全局指導(dǎo)保持了長(zhǎng)程一致性。

這種混合注意力策略就像是在管理一個(gè)大型企業(yè)時(shí)，高層管理者（語(yǔ)義空間）負(fù)責(zé)全局戰(zhàn)略規(guī)劃和協(xié)調(diào)，而具體的執(zhí)行部門(mén)（VAE潛在空間）則專(zhuān)注于局部的精細(xì)操作。通過(guò)這種分工合作，既保證了整體的協(xié)調(diào)性，又提高了執(zhí)行效率。

五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了全面而嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，就像是對(duì)一個(gè)新發(fā)明進(jìn)行全方位的測(cè)試，確保它在各種條件下都能穩(wěn)定可靠地工作。他們的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)覆蓋了短視頻生成和長(zhǎng)視頻生成兩個(gè)主要場(chǎng)景，并與當(dāng)前最先進(jìn)的方法進(jìn)行了詳細(xì)對(duì)比。

在短視頻生成方面，研究團(tuán)隊(duì)使用了標(biāo)準(zhǔn)的VBench基準(zhǔn)測(cè)試，這是視頻生成領(lǐng)域廣泛認(rèn)可的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，SemanticGen在主體一致性、背景一致性、時(shí)序平滑性等關(guān)鍵指標(biāo)上都表現(xiàn)優(yōu)異，與最先進(jìn)的基線(xiàn)方法相當(dāng)甚至更好。特別值得注意的是，SemanticGen在文本遵循準(zhǔn)確性方面表現(xiàn)突出，能夠準(zhǔn)確地根據(jù)文本提示生成相應(yīng)的視頻內(nèi)容。

長(zhǎng)視頻生成的實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加令人印象深刻。研究團(tuán)隊(duì)使用了VBench-Long基準(zhǔn)測(cè)試，并引入了專(zhuān)門(mén)用于評(píng)估長(zhǎng)視頻質(zhì)量漂移的ΔMdrift指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)通過(guò)比較視頻開(kāi)始和結(jié)束部分的質(zhì)量差異來(lái)衡量生成過(guò)程中的累積誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，SemanticGen在長(zhǎng)視頻一致性和時(shí)序穩(wěn)定性方面顯著優(yōu)于所有基線(xiàn)方法，ΔMdrift值達(dá)到了3.58，遠(yuǎn)低于其他方法的5.20到12.39。

為了確保比較的公平性，研究團(tuán)隊(duì)還設(shè)計(jì)了控制實(shí)驗(yàn)。他們使用相同的基礎(chǔ)模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練步數(shù)，只是采用標(biāo)準(zhǔn)的擴(kuò)散損失而不使用語(yǔ)義建模，來(lái)訓(xùn)練對(duì)比基線(xiàn)。這些被稱(chēng)為Base-CT和Base-Swin-CT的基線(xiàn)模型為評(píng)估SemanticGen的真實(shí)效果提供了可靠的參照。結(jié)果表明，即使在嚴(yán)格控制其他變量的情況下，SemanticGen仍然表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。

六、語(yǔ)義空間壓縮的深度分析

研究團(tuán)隊(duì)對(duì)語(yǔ)義空間壓縮策略進(jìn)行了細(xì)致的消融實(shí)驗(yàn)，就像是解剖一個(gè)精密機(jī)器的每個(gè)零件，了解每個(gè)組件對(duì)整體性能的貢獻(xiàn)。他們使用Qwen2.5-VL3B-Instruct的視覺(jué)塔作為語(yǔ)義編碼器，原始語(yǔ)義表示的維度為2048。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)包括三種不同的設(shè)置：不使用MLP壓縮（維持2048維）、使用64維輸出的MLP壓縮、以及使用8維輸出的MLP壓縮。每種設(shè)置都訓(xùn)練了相應(yīng)的VAE潛在生成器和語(yǔ)義生成模型，然后在相同的測(cè)試集上進(jìn)行評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果揭示了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：隨著語(yǔ)義表示維度的降低，生成視頻的視覺(jué)質(zhì)量實(shí)際上在提升。8維壓縮版本在幾乎所有VBench指標(biāo)上都表現(xiàn)最佳，包括主體一致性97.49%、背景一致性97.34%、時(shí)序平滑性98.27%等。這個(gè)結(jié)果表明，適度的壓縮不僅沒(méi)有損失信息，反而幫助模型更好地捕捉了關(guān)鍵的語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。

從定性結(jié)果來(lái)看，未經(jīng)壓縮的版本往往產(chǎn)生更多的破碎幀和視覺(jué)偽影，而壓縮版本的視頻更加連貫和自然。這個(gè)現(xiàn)象可以用信息理論來(lái)解釋?zhuān)哼^(guò)于豐富的信息可能包含了大量噪聲，適度的壓縮實(shí)際上起到了降噪的作用，讓模型更容易學(xué)習(xí)到真正重要的語(yǔ)義模式。

七、與其他技術(shù)路線(xiàn)的對(duì)比分析

為了更深入地理解SemanticGen的優(yōu)勢(shì)，研究團(tuán)隊(duì)還與另一種技術(shù)路線(xiàn)進(jìn)行了對(duì)比：使用相同的兩階段框架，但學(xué)習(xí)壓縮的VAE潛在表示而不是語(yǔ)義特征。這個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)就像是在兩種不同的地圖制作方法之間進(jìn)行選擇，一種基于地理特征，另一種基于行政區(qū)劃。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果清晰地展示了語(yǔ)義空間的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。在相同的訓(xùn)練步數(shù)下，基于語(yǔ)義特征的模型已經(jīng)能夠生成相對(duì)合理的視頻內(nèi)容，而基于壓縮VAE潛在表示的模型仍然只能產(chǎn)生粗糙的色彩塊。這個(gè)差異表明，語(yǔ)義空間確實(shí)為視頻生成提供了一個(gè)更自然、更高效的中間表示。

這種差異的根本原因在于語(yǔ)義表示和VAE潛在表示的本質(zhì)不同。語(yǔ)義表示更接近人類(lèi)理解視頻的方式，它關(guān)注的是"這里有一個(gè)人在走路"而不是"這個(gè)像素是紅色的，那個(gè)像素是藍(lán)色的"。這種高層次的抽象讓模型能夠更快地學(xué)習(xí)到視頻的基本結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)模式。

研究團(tuán)隊(duì)的收斂速度分析進(jìn)一步證實(shí)了這一點(diǎn)。語(yǔ)義空間中的建模收斂速度明顯快于VAE潛在空間，這不僅節(jié)省了大量的計(jì)算資源，也為實(shí)際應(yīng)用提供了更好的可行性。在當(dāng)前AI訓(xùn)練成本日益高漲的背景下，這種效率提升具有重要的實(shí)用價(jià)值。

八、技術(shù)局限性與未來(lái)展望

如同任何創(chuàng)新技術(shù)一樣，SemanticGen也存在一些局限性，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)此進(jìn)行了坦誠(chéng)的討論。這種開(kāi)放的態(tài)度就像是一個(gè)誠(chéng)實(shí)的工匠，既為自己的作品感到自豪，也清楚地知道還有哪些地方需要改進(jìn)。

在長(zhǎng)視頻生成中，SemanticGen在維持紋理一致性方面存在挑戰(zhàn)。由于語(yǔ)義特征無(wú)法完全保留細(xì)粒度的視覺(jué)細(xì)節(jié)，生成的長(zhǎng)視頻有時(shí)會(huì)在紋理、材質(zhì)等細(xì)節(jié)方面出現(xiàn)不一致的現(xiàn)象。這就像是一個(gè)導(dǎo)演能夠很好地控制電影的整體情節(jié)和人物關(guān)系，但在服裝道具的細(xì)節(jié)上可能會(huì)出現(xiàn)前后不一致的小錯(cuò)誤。

另一個(gè)重要的局限性來(lái)自于語(yǔ)義編碼器本身的約束。當(dāng)前使用的編碼器以相對(duì)較低的幀率對(duì)輸入視頻進(jìn)行采樣，這導(dǎo)致高頻時(shí)間信息的丟失。在處理閃電、爆炸等快速變化的場(chǎng)景時(shí)，生成的視頻可能會(huì)缺少一些瞬間的視覺(jué)效果。這個(gè)問(wèn)題就像是用普通相機(jī)拍攝高速運(yùn)動(dòng)的物體，總會(huì)錯(cuò)過(guò)一些精彩的瞬間。

展望未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為有幾個(gè)方向值得深入探索。首先是開(kāi)發(fā)更強(qiáng)大的視頻語(yǔ)義編碼器，既能實(shí)現(xiàn)高時(shí)間壓縮比又能以高采樣率處理原始視頻，從而更好地建模高頻時(shí)間信息。其次是系統(tǒng)性地分析不同語(yǔ)義編碼器的效果，探索哪種訓(xùn)練范式更適合視頻生成任務(wù)。

此外，研究團(tuán)隊(duì)還指出，SemanticGen的框架設(shè)計(jì)具有很強(qiáng)的通用性，不局限于特定的語(yǔ)義編碼器。隨著視頻理解技術(shù)的不斷進(jìn)步，更先進(jìn)的語(yǔ)義編碼器可以無(wú)縫集成到這個(gè)框架中，進(jìn)一步提升生成效果。

九、實(shí)際應(yīng)用前景與社會(huì)影響

SemanticGen的技術(shù)突破不僅僅是學(xué)術(shù)研究的成果，它更預(yù)示著視頻內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域即將迎來(lái)的重大變革。這種變革的影響可能會(huì)深入到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，從娛?lè)產(chǎn)業(yè)到教育培訓(xùn)，從新聞傳播到個(gè)人表達(dá)。

在影視制作領(lǐng)域，SemanticGen可以大大降低概念視頻和預(yù)覽版本的制作成本。電影制片人可以快速生成不同版本的場(chǎng)景預(yù)覽，在投入大量資源進(jìn)行實(shí)際拍攝之前就確定最佳的視覺(jué)方案。這就像是在建造房子之前先做詳細(xì)的3D模型，避免了昂貴的返工成本。

對(duì)于教育和培訓(xùn)行業(yè)，這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)啟了全新的可能性。教師可以根據(jù)教學(xué)內(nèi)容快速生成相應(yīng)的視頻素材，讓抽象的概念變得更加生動(dòng)直觀。醫(yī)學(xué)院的學(xué)生可以觀看根據(jù)病例描述生成的手術(shù)過(guò)程視頻，工程專(zhuān)業(yè)的學(xué)生可以看到復(fù)雜機(jī)械結(jié)構(gòu)的運(yùn)作過(guò)程。

在個(gè)人創(chuàng)作和社交媒體方面，SemanticGen讓普通用戶(hù)也能成為視頻內(nèi)容的創(chuàng)造者。你只需要用文字描述你想要的場(chǎng)景，系統(tǒng)就能幫你生成相應(yīng)的視頻內(nèi)容。這種技術(shù)民主化的趨勢(shì)讓創(chuàng)意表達(dá)不再受限于技術(shù)門(mén)檻和經(jīng)濟(jì)條件。

當(dāng)然，這項(xiàng)技術(shù)的普及也帶來(lái)了新的思考。如何區(qū)分真實(shí)視頻和AI生成視頻將成為一個(gè)重要議題，相關(guān)的標(biāo)識(shí)和監(jiān)管機(jī)制需要跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。同時(shí)，內(nèi)容創(chuàng)作者需要適應(yīng)新的創(chuàng)作模式，將重心從技術(shù)操作轉(zhuǎn)向創(chuàng)意構(gòu)思和質(zhì)量把控。

說(shuō)到底，SemanticGen代表的不僅是視頻生成技術(shù)的進(jìn)步，更是人工智能在理解和創(chuàng)造視覺(jué)內(nèi)容方面的重要突破。通過(guò)在語(yǔ)義空間中進(jìn)行生成，這項(xiàng)技術(shù)讓AI更接近人類(lèi)的創(chuàng)作思維模式，從整體規(guī)劃到細(xì)節(jié)完善，從抽象構(gòu)思到具體實(shí)現(xiàn)。這種符合人類(lèi)認(rèn)知習(xí)慣的技術(shù)設(shè)計(jì)，可能會(huì)成為未來(lái)AI系統(tǒng)發(fā)展的重要方向。隨著技術(shù)的不斷完善和普及，我們有理由相信，視頻內(nèi)容的創(chuàng)作和消費(fèi)方式將迎來(lái)前所未有的變革，而SemanticGen正是這場(chǎng)變革的重要推動(dòng)力。研究團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)工作為整個(gè)領(lǐng)域提供了新的思路和可能性，相信會(huì)激發(fā)更多創(chuàng)新研究的出現(xiàn)。

Q&A

Q1：SemanticGen和傳統(tǒng)視頻生成方法有什么本質(zhì)區(qū)別？

A：傳統(tǒng)方法就像直接在畫(huà)布上逐個(gè)像素地作畫(huà)，而SemanticGen采用先畫(huà)草圖再填細(xì)節(jié)的方式。它首先在語(yǔ)義空間規(guī)劃視頻的整體結(jié)構(gòu)和動(dòng)作軌跡，然后再生成具體的視覺(jué)細(xì)節(jié)，這樣不僅速度更快，還能更好地保持長(zhǎng)視頻的一致性。

Q2：為什么SemanticGen能夠生成更長(zhǎng)的視頻？

A：主要因?yàn)樗捎昧嘶旌献⒁饬Σ呗?。在語(yǔ)義空間中使用全注意力保持全局一致性，在VAE空間中使用滑動(dòng)窗口注意力控制計(jì)算成本。由于語(yǔ)義空間的壓縮比很高，全注意力的計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)很小，而局部注意力則避免了計(jì)算量隨視頻長(zhǎng)度爆炸性增長(zhǎng)的問(wèn)題。

Q3：普通人什么時(shí)候能用上SemanticGen技術(shù)？

A：雖然論文沒(méi)有明確商業(yè)化時(shí)間表，但這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在快手等公司內(nèi)部得到驗(yàn)證?？紤]到視頻生成技術(shù)的快速發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)就會(huì)有基于類(lèi)似技術(shù)的產(chǎn)品面向普通用戶(hù)開(kāi)放，讓更多人能夠輕松創(chuàng)作高質(zhì)量的視頻內(nèi)容。