虚构世界的建筑师：AI视频生成

希里安

发布于 2024-02-22 08:58:33

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发布于 2024-02-22 08:58:33

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近日见闻

1、转眼间，春节已过，开始上班了，希里安祝各位读者朋友开工大吉，工作顺利！

2、国产自研 Servlet 容器春季后迎来新版本。smart-servlet是目前 Gitee、Github 平台上首款，也是唯一的全栈核心技术自研的国产开源的 Servlet 容器项目。--smart-servlet

3、2024年2月15日，openai发布视频生成大模型sora。可以根据文字描述生成逼真的视频，震惊了很多人。以下是官网原文翻译：

我们探索了在视频数据上进行大规模训练生成模型。具体来说，我们联合训练了文本条件扩散模型，在不同持续时间、分辨率和宽高比的视频和图像上。我们利用了一个在视频和图像潜码的时空块上操作的变压器架构。我们最大的模型“Sora”能够生成一分钟的高保真视频。我们的结果表明，扩大视频生成模型的规模是构建物理世界通用模拟器的一个有前途的路径。

[1]

摘抄：

如果你不及时按照自己所想的活，

总有一天你会按自己所活的方式去想。

——连岳

最近在学习过程中，越来越觉得，目前AI是未来技术发展的大方向，尽管我们很多人不是从事AI研发或者AI运营的专业人员。但是未来不主动学习AI、不会使用AI，不对抗遗忘的人，必将逐渐会被时代淘汰落伍。

那么接下来就以我借助学习资料、ChatGPT学习的一些内容进行整理总结。个人认为，当前不具备专业知识的我们，当务之急不是如何研究学习开发或者套壳一个AI系统，而是掌握如何合理的使用AI，融入当下的职业工作使用场景中。先了解下基础，合理使用提升本职工作效率是AI对我们普通人最大的帮助。

概述

人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系如图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。

人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习（MachineLearning，ML）是当前比较有效的一种实现人工智能的方式。深度学习（DeepLearning，DL）是机器学习算法中最热门的一个分支，近些年取得了显著的进展，并替代了大多数传统机器学习算法。[2]

AI学习入门

要学习和理解类似于ChatGPT这样的AI模型，需要掌握一系列的基础知识和技能，这些可以分为理论知识和实践技能两大类。

理论知识：

机器学习基础：
- 监督学习：理解分类、回归等概念。
- 无监督学习：聚类、降维等技术。
- 强化学习：代理、环境、奖励等概念。
深度学习：
- 神经网络：理解前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
- 优化算法：梯度下降、随机梯度下降、Adam优化器等。
- 损失函数：均方误差、交叉熵等。
自然语言处理（NLP）：
- 语言模型：n-gram模型、统计语言模型、神经语言模型。
- 文本预处理：标记化、词干提取、词性标注、词嵌入（word embeddings）。
序列处理模型：
- Transformer模型：理解自注意力机制、多头注意力、位置编码。
统计学与概率论：
- 概率分布：高斯分布、伯努利分布等。
- 统计推断：假设检验、置信区间。
数学基础：
- 线性代数：矩阵运算、特征向量和特征值。
- 微积分：偏微分、梯度、链规则。
模型评估：
- 过拟合与欠拟合：理解这些概念以及如何解决相关问题。
- 性能指标：精确度、召回率、F1分数、准确率等。

实践技能：

编程语言：
- Python：大多数AI和机器学习框架都支持Python。
- 库和框架：熟练使用TensorFlow、PyTorch、Keras等。
数据处理：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值，进行数据归一化。
- 数据可视化：使用Matplotlib、Seaborn等工具。
软件工程：
- 版本控制：如Git。
- 代码组织：能编写结构清晰、可维护的代码。
实验和调优：
- 模型调参：通过实验来调整学习率、层数、隐藏单元数等。
- 验证和测试：使用验证集和测试集正确评估模型性能。
硬件和计算资源：
- GPU编程：理解GPU加速的基础知识，知道如何使用CUDA或OpenCL等。
- 分布式计算：了解如何在多台机器上训练模型，使用云服务等。

额外的技能：

Debugging：能够诊断和修复模型中的问题。
文献阅读：跟进最新的研究论文，理解最新的技术和算法。
伦理和法规：了解人工智能的伦理问题和相关法律法规。
项目管理：能够规划和管理AI项目，从数据收集到模型部署。

掌握这些知识和技能将帮助你理解像ChatGPT这样的复杂模型。当然，随着技术的发展，可能还需要不断学习新的工具和框架。这里推荐以下百度的飞桨PaddlePaddle学习平台进行入门：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials

视频生成模型原理浅谈

AI视频生成模型的原理基于机器学习，尤其是深度学习技术，这些技术允许模型学习如何从已有的数据中生成全新的视频内容。视频生成模型通常结合了理解空间信息（图像中的像素关系）和时间信息（帧与帧之间的变化）的能力。以下是一个简化的解释，描述这类模型可能采用的技术和原理：

文本条件扩散模型

扩散模型：扩散模型是一类生成模型，它们逐渐将数据从一个随机的噪声分布转换为目标数据分布。在视频生成的情况下，这意味着模型学习如何从随机噪声生成结构化的视频帧。
文本条件：这种类型的模型受到输入文本的条件约束。这就是说，模型生成的视频内容是由描述性文本指引的，例如，“一只猫在草地上追逐蝴蝶”。

Transformer架构

变压器（Transformer）：Transformer是一种深度学习架构，通常用于处理序列数据，如文本或时间序列。在视频生成中，Transformer可以被用来理解和生成视频帧的序列，因为视频本质上是一系列图像。
时空块处理：在处理视频数据时，Transformer模型被调整为处理时空块，这样可以同时考虑视频中的时间动态和空间信息。