ByteDance发布AnimateDiff-Lightning——高效生成优质视频的模型

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AnimateDiff-Lightning指的是什么

AnimateDiff-Lightning是字节跳动的研究团队最近发布的一款高品质视频生产工具。它采用了渐进式对抗扩散蒸馏技术来加快视频产出速度。这款模型的设计目标是为了应对当前在快速生成高质视频时遇到的计算效率和成本问题，而且与最初的AnimateDiff相比，其视频生产的速率提升了十倍以上！

ByteDance的AnimateDiff-Lightning模型可在Hugging Face平台上找到，其具体网址为：https://huggingface.co/ByteDance/AnimateDiff-Lightning
访问Hugging Face演示：https://huggingface.co/spaces/AP123/AnimateDiffLightning
arXiv学术文章：https://arxiv.org/html/2403.12706v1

迅速制作视频AnimateDiff-Lightning利用少量步骤推理迅速创建视频，大幅缩短了视频制作时间，非常适合要求实时或高速内容生产的应用场景。
优质产出尽管具备快速生成的能力，AnimateDiff-Lightning依然维持了视频内容的高水准质量，保证所创建的视频拥有出色的视觉清晰度与精细程度。
兼容性的特性借助跨模型蒸馏技术，AnimateDiff-Lightning具备了兼容多个基础模型的能力，从而可以创建出涵盖多样艺术流派（例如写实风、动画风或卡通风）的视频作品。
创建具有各种纵横比的视频内容AnimateDiff-Lightning具备在多样化的尺寸比例中创建视频的能力，并且兼容各种视频格式及排版需求。
从一个视频转换为另一个视频AnimateDiff-Lightning不仅能实现由文字转化为视频的功能，还可以执行从一个视频到另一个视频之间的风格变换，极大提升了用户的创意空间。
与管理单元的相容性AnimateDiff-Lightning能够同图像操控组件（例如ControlNet）及摄像机动态组件（比如Motion LoRA）相融合，从而显著提升对视频素材调控的能力。

AnimateDiff-Lightning的技术是在原有的AnimateDiff架构上进行优化，借助跨越不同模型的扩散蒸馏方式提升了视频制作效率与清晰度。下面是该改进方案的核心环节及其构成要素：

挑选初始模型AnimateDiff-Lightning采用了多种广受喜爱的基础模型，涵盖现实与动漫风格，例如Stable Diffusion v1.5、RealisticVision v5.1、epiCRealism、ToonYou Beta 6、IMP v1.0及Counterfeit v3.0。
生成数据通过应用AnimateDiff模型结合特定的基础架构来创建大量用于蒸馏流程的支持性视频片段资料。这批资料涵盖了基于WebVid-10M数据集制作的真实风格式样影片，以及借助文字指令创作出的动画风格式样影片。

共同使用的运动组件AnimateDiff架构包括一个固定的图像基底模型与一个共用的动作组件。在此过程中的知识提炼阶段，仅对动作组件的参数进行调整优化，同时确保图像基底模型的参数维持原状。
利用多个GPU进行模型训练于各种GPU设备中分别部署相异的图像基本模型，并对每个设置统一的运动组件初始状态。此种方法支持同步执行多模态的知识提炼过程，从而显著增强了训练工作的效能表现。

增强识别模块为了应对多种基础模型中各异的数据流程，判别器进行了升级以适应不同流向的需求，这意味着它可以依据特定的基础模型标识来掌握和评判各自独特的数据路径。
培训分类器通过将鉴别器与扩散模型及蒸馏模型联合训练，可以保证生成的视频在风格和品质方面同原初模型保持一致。

逐步提炼：AnimateDiff-Lightning采取128 → 32 → 8 → 4 → 2的逐步方式执行知识提炼，初始阶段运用均方误差(MSE)及分类器自由引导(CFG)，随后在进一步的过程中采用对抗损失技术。
累计梯度鉴于GPU的内存约束，每块GPU一次仅能处理一批数据，故而采用梯度累计的方法以达成更大的实际批处理规模。

质量评价对比原始的AnimateDiff和AnimateLCM模型，展示了在各种推理步骤中，AnimateDiff-Lightning生成视频的质量表现。
量化评价通过运用FVD（Fréchet Video Distance）评价指标来对比分析由各种基础模型生成的视频，以此展示AnimateDiff-Lightning在维持原生视频质量上的优越性。