大模型视频生成依赖哪些算法架构？

大模型视频生成依赖的核心算法架构主要包括以下四类，其技术特点、优势及典型应用场景如下：

​生成对抗网络（GANs）​​

• ​原理​：通过生成器（生成视频帧）与判别器（判别真假视频）的对抗训练优化生成质量。生成器逐步提升生成逼真度，判别器则增强识别能力。
• ​优势​：
• 生成速度快，适合实时视频生成（如短视频平台）。
• 支持多模态输入（文本、图像），生成风格多样。
• ​局限性​：
• 训练不稳定，易出现模式崩溃（生成重复内容）。
• 长视频生成时帧间一致性差。
• ​典型应用​：VGAN（短视频生成）、StyleGAN-V（人脸动画）。

​变分自编码器（VAEs）​​

• ​原理​：通过编码器将视频压缩至潜在空间，解码器从潜在空间重构视频。潜在空间可进行插值、编辑等操作。
• ​优势​：
• 潜在空间可解释性强，支持可控编辑（如风格迁移）。
• 训练过程稳定，适合视频压缩与重建。
• ​局限性​：
• 生成质量低于扩散模型，细节不足。
• 依赖高质量训练数据。
• ​典型应用​：视频风格迁移、低分辨率视频修复。

扩散模型（Diffusion Models）​​

• ​原理​：通过逐步添加噪声破坏数据，再反向学习去噪过程生成高质量内容。核心公式为反向去噪步骤的迭代优化。
• ​优势​：
• 生成质量高，细节丰富（如OpenAI Sora的物理模拟）。
• 支持长视频生成（如60秒连贯场景）。
• ​局限性​：
• 计算成本高，训练需大规模算力。
• 生成速度慢（需数百至数千步去噪）。
• ​典型应用​：Sora（文生视频）、Stable Video（高保真生成）。

Transformer架构​

• ​原理​：基于自注意力机制捕捉时空依赖关系，将视频分解为时空token序列处理。典型代表为扩散Transformer（Diffusion Transformer）。
• ​优势​：
• 长序列建模能力强，适合复杂时序任务（如多镜头切换）。
• 支持并行计算，提升训练效率。
• ​局限性​：
• 需海量数据训练，对硬件资源要求高。
• 短期依赖建模弱于RNN/LSTM。
• ​典型应用​：Sora的时空建模、VideoPoet（自回归视频生成）。

混合架构趋势​

当前主流模型趋向多架构融合：

• ​扩散+Transformer​：如Sora的扩散Transformer，结合扩散模型的生成能力与Transformer的全局建模。
• ​自回归+扩散​：如W.A.L.T模型，先通过扩散生成关键帧，再自回归补全中间帧。
• ​VAE+GAN​：潜在空间编辑结合对抗训练，提升生成可控性（如Runway的Inpainting功能）