Transformer架构如何优化视频生成的时序性？

Transformer架构通过以下核心机制优化视频生成的时序性，结合了自注意力机制、时空建模策略及结构创新：

全局时空自注意力机制​

• ​原理​：通过计算视频序列中所有帧与位置的全局依赖关系，捕捉长距离时序关联。例如，Sora模型将视频视为连续的token序列，利用多头自注意力机制建模帧间运动轨迹和物体交互。
• ​实现​：
• ​时间维度扩展​：将视频帧展平为时空token序列（如[帧1, 帧2, ..., 帧T](@ref)），输入Transformer进行全局建模。
• ​动态权重分配​：通过Softmax加权不同帧的贡献，强化关键帧的影响（如动作转折点）。
• ​优势​：解决传统RNN/LSTM的长程依赖衰减问题，支持生成复杂运动（如流体模拟）。

时空位置编码分离​

• ​原理​：将空间（单帧内像素关系）与时间（帧间时序）编码解耦，避免信息混淆。ViViT通过独立的空间补丁编码和时间嵌入实现这一点。
• ​实现​：
• ​空间编码​：采用二维相对位置编码（如Swin Transformer的窗口机制），捕捉局部结构。
• ​时间编码​：使用一维正弦余弦编码或可学习时间嵌入，建模帧间顺序。
• ​优势​：减少参数冗余，提升对静态场景和动态运动的分别建模能力。

分层/分块时空建模​

• ​原理​：将视频分解为多尺度时空单元，逐层聚合信息。例如，LTX-Video通过32×32×8像素的Token分块，实现高压缩率下的全局注意力。
• ​实现​：
• ​空间下采样​：对每帧分块后进行卷积或池化，降低分辨率。
• ​时间跨帧交互​：在Transformer中引入稀疏时间注意力（如仅连接相邻帧），减少计算量。
• ​优势​：平衡计算效率与建模精度，支持长视频生成（如60秒以上）。

​动态特征缓存与门控机制​

• ​原理​：聚合相邻Transformer层的特征，增强时间一致性。RepVideo通过特征缓存模块实现这一目标。
• ​实现​：
• ​特征缓存​：存储多层Transformer输出，通过均值聚合生成稳定表示。
• ​门控融合​：使用可学习参数控制原始输入与聚合特征的权重。
• ​优势​：缓解深层网络导致的特征碎片化，提升相邻帧相似性（PSNR提升4.84%）。

扩散过程与时空对齐​

• ​原理​：在扩散模型中引入Transformer，分阶段优化时空质量。Sora结合扩散模型的去噪过程与Transformer的时序建模，逐步生成连贯帧。
• ​实现​：
• ​噪声预测​：Transformer预测噪声分布，指导去噪方向。
• ​时序约束​：在去噪步骤中加入光流估计或运动向量，约束帧间运动合理性。
• ​优势​：生成高分辨率（如4K）且物理规律合理的视频。

稀疏注意力与硬件优化​

• ​原理​：利用注意力机制的时空稀疏性，减少冗余计算。Sparse VideoGen通过动态选择Spatial/Temporal Head，加速推理2倍。
• ​实现​：
• ​稀疏模式识别​：分析注意力头的作用（空间局部性或时间连续性）。
• ​自适应掩码​：根据去噪步骤动态调整注意力范围。
• ​优势​：在H100 GPU上实现实时生成（如5秒视频仅需2秒）。