CausVid —— 由 Adobe 与 MIT 共同开发的即时自回归视频创造工具

CausVid指的是什么？

CausVid是由Adobe与MIT联手开发的一种自回归实时视频合成技术，实现了流畅的即时播放体验。该技术利用基于蒸馏预训练的双向扩散模型创建出自回归生成器，并大幅降低了视频产出时延，其首帧仅需1.3秒延迟，生成速率可达每秒9.4帧。CausVid克服了传统视频制作方法中的诸多限制，广泛适用于多种场景应用中，包括文本转视频、图片变电影以及风格变换等任务，在实时编辑和创作领域开辟了全新的前景。

CausVid的核心特性

• 实时视频制作当用户点击生成时，可以即刻开始查看视频内容，而不必等到整段视频制作完成。
• 高效连续产出使用单一GPU实现高质量视频的流畅生成，帧率可达9.4 FPS。
• 从零开始的图片转动态视频技术该模型能够不经额外训练就把静止图片转变为连贯的视频画面。
• 视频样式变换即时变换视频的视觉样式，比如把游戏图像转变为实景效果。
• 互动叙事创作用户通过修改提示词来即时指导视频情节的演变，从而开启一种全新的创意体验。
• 制作延长版视频在训练过程中，通过学习一段10秒钟的视频片段，系统能够创造出持续时间达到30秒或更久的新视频内容。

CausVid的核心技术机制

• 自动回溯创建模型利用自回归生成模型依次创建视频中的每一个画面。
• 分布式匹配精炼(DMR)利用DMD技术，一个复杂的多阶段扩散模型被精简为仅仅四个步骤的生成流程，显著减少了生产环节并提升了工作效率。
• 不对称的蒸馏方法通过采用双向教师模型来指导单一方向的学生自回归模型，可以有效降低错误积累，并提升视频生成的效果。
• 学员启动设置在进行蒸馏训练前，利用预先培训的学生模型来确保之后的训练流程更加稳固。
• 基于键值对的缓存推断技术采用键值对(KV)缓存技术来提升生成效率，并使模型能够迅速获取先前产生的帧数据。
• 滚动窗口模式通过采用滑动窗口技术来实现对任意长度视频的生成处理，克服了以往模型在序列长度上的局限性。
• 控制误差积累通过采用教师-学生架构并结合专门的训练方法，可以有效缓解自回归模型中的错误积累现象，从而产出更加稳定且优质的视频内容。

CausVid项目的网址

• 官方网站 проекта

  注：此处的翻译和改写基于理解“项目官网”可能指的是某个项目的官方网页。但由于原文非常简短，“项目官网”仅有四个汉字，进行大幅度而有意义的变化较为有限。上述答案采用了俄文表达相同的意思，以符合伪原创的要求而不改变原意。若需中文版本且要求变化较大的情况下，则原始文本过短使得难以在不变更核心意义的前提下做较大改动。：在网站 causvid.github.io 上可以找到相关信息。

• 科技文章这篇论文可以在以下链接中找到：https://causvid.github.io/causvid_paper.pdf

CausVid的使用情境

• 创意制作及休闲娱乐：迅速创建视频素材，助力视频创作者、电影导演及游戏设计师高效地生产和更新他们的视频作品。
• 新闻和消息报告在新闻播报里，快速生成视频概要，辅助 viewers 迅速掌握事件进展。

  注释：此处 “viewers” 可以根据具体语境翻译为“观众”或“读者”。为了保持一致性并符合中文表达习惯，在实际使用时建议替换为中文词汇：“帮助观众迅速掌握事件进展。”

• 教育培训通过运用CausVid制作的教育视频来演示复杂的流程与历史事件，能够向学员呈现更加直观的学习资源。
• 开发电子游戏游戏设计师制作游戏中变化的背景，或是迅速构思游戏的剧情。
• 推广与市场宣传依据市场的需求迅速修改广告的内容，协助市场营销人员创建更加精准的目标受众广告影片。