大模型视频生成需要哪些预处理步骤？

大模型视频生成需要经过以下关键预处理步骤，以确保输入数据的质量和模型训练的有效性：

数据收集与清洗​

• ​来源筛选​：从公开数据集（如UCF101、Kinetics）或私有数据源收集视频，优先选择高分辨率（≥720p）、稳定运镜（无抖动）且内容多样的素材。
• ​去重与过滤​：
• 使用哈希算法（如MD5）或视觉相似度检测（如CLIP）删除重复视频。
• 通过静态帧检测（如OpenCV拉普拉斯算子）移除模糊或低质量帧。
• 剔除含敏感信息（文字、水印）或违反伦理的内容。

帧提取与关键帧选择​

• ​逐帧分割​：将视频拆解为独立帧（如24/30FPS），保留时间戳信息。
• ​关键帧提取​：
• 基于运动幅度（光流法）筛选动态帧，减少冗余（如每5帧选1帧）。
• 使用场景分割工具（PySceneDetect）分割镜头，保留单场景连续片段。
• 对长视频进行分块处理（如每16秒为一个单元），避免内存溢出。

格式标准化​

• ​分辨率统一​：缩放至固定尺寸（如256×256或768×432），适配模型输入要求。
• ​色彩空间转换​：将BGR转为RGB，归一化像素值至或。
• ​帧率对齐​：统一帧率（如24FPS）以消除时序差异。

数据增强与风格迁移​

• ​几何变换​：随机裁剪、旋转、翻转，增强模型泛化性。
• ​颜色扰动​：调整亮度、对比度、饱和度，模拟不同光照条件。
• ​风格迁移​：使用预训练模型（如AdaIN）统一视频艺术风格（如油画、卡通）。
• ​动态插帧​：通过RIFE或DAIN算法补全中间帧，提升时序流畅度。

运动与内容控制​

• ​运动向量编码​：使用Farneback或RAFT算法提取光流，约束物体运动合理性。
• ​语义分割​：通过Mask R-CNN或SAM模型分离前景/背景，支持局部编辑。
• ​运镜标注​：分类镜头类型（推拉、平移、变焦），指导模型生成特定运镜效果。

多模态输入处理​

• ​文本编码​：对提示词进行分词、嵌入（如BERT或CLIP文本编码器），生成语义向量。
• ​图像条件化​：将参考图像通过ViT或ResNet编码为特征图，与视频帧对齐。
• ​音频同步​：提取音频频谱图，通过Wav2Vec 2.0编码后与视频帧跨模态对齐。

​分布式存储与缓存​

• ​TFRecords/Numpy存档​：将预处理后的数据按分片存储，支持并行加载。
• ​内存映射​：使用HDF5或Zarr格式实现大文件零拷贝访问，减少显存占用。
• ​缓存机制​：对高频访问数据（如常见动作模板）建立LRU缓存池。

质量评估与修复​

• ​模糊检测​：通过LPIPS指标评估帧间一致性，修复运动模糊区域。
• ​异常帧修复​：使用GAN（如GPEN）或扩散模型补全损坏帧。
• ​时序平滑​：应用TCN（时间卷积网络）消除帧间跳变。