大模型视频生成的核心技术有哪些？

可以从若干维度来概括大模型视频生成的核心技术，下面按类别列出并简要说明要点：

生成模型架构

• 扩散模型（Diffusion）：目前视频生成中最主流的方法，借由逐步去噪在像素或潜在空间生成视频，代表性思路有时空扩散与潜在视频扩散（latent video diffusion）。
• 自回归与序列建模（Autoregressive / Transformer）：把视频帧或视觉 token 当作序列依次预测，擅长长期依赖建模。
• GAN / VAE 等：历史上用于视频合成与增强，GAN 可提供细节锐利度，VAE 常用于学习潜在表示并结合其他生成器使用。

时序建模机制

• 时空卷积（3D-CNN）：直接在时空体上提取特征，适合局部运动建模。
• 时间注意力（Temporal / Spatio-temporal Attention）：用 Transformer 类机制跨帧建模长时依赖与全局一致性（如TimeSformer 风格）。
• 运动表示与光流（optical flow / motion fields）：显式建模帧间运动，用于保持帧间连贯或进行帧插值/传递。

潜在表示与压缩（Latent modeling）

• VQ-VAE、编码器-解码器与潜在扩散（LDM）：在较低维的潜在空间上进行生成，大幅降低计算与内存开销，便于高分辨率生成。
• Token 化与离散化：将视频切分成视觉 token 以便用 Transformer 建模。

多模态条件与控制手段

• 文本条件（text-to-video）：使用强文本编码器（如CLIP、T5）与交叉注意力实现文本到视频的对齐。
• 图像/视频/骨架/动作条件（image-to-video、pose、motion transfer）：通过条件增强生成特定动作或保持外观一致。
• 控制网络（如 ControlNet 思路）：把结构化控制（边缘、深度、关键点）提供给生成器。

训练策略与自监督预训练

• 大规模视频/图文对齐预训练（WebVid、HowTo100M 等）用于学习通用时空语义。
• 掩码建模（video MAE）、对比学习与跨模态对比（CLIP-style）提高表示能力。
• 数据增强与合成数据缓解标注不足。

推理加速与可扩展性技术

• 在潜在空间生成、时空因式分解、稀疏/局部注意力、低秩/线性化注意力等来节约算力。
• 递归/流式生成与记忆机制用于长视频合成。

采样与引导技术

• DDIM、DDPM 等扩散采样器及其加速变体；分类-或无分类条件引导（classifier-free guidance）用于增强条件一致性和细节。
• 采样步数-质量权衡与多尺度采样策略。

损失函数与评估指标

• 感知损失（perceptual）、对抗损失、像素重构、光流一致性与时间一致性损失共同保证质量与连贯性。
• 常用评估：FVD（Frechet Video Distance）、LPIPS、IS、用户主观评估。

后处理与增强

• 超分辨率、色彩修正、帧间平滑与去闪烁技术，以及基于光流的时间一致性修正。

数据与标注相关

• 大规模、噪声多样的数据采集、清洗、去重、以及多模态对齐（字幕、旁白）是训练质量的基础。

安全、可控与可解释性技术

• 生成内容的水印嵌入、可追踪性、深伪检测与偏见/版权控制机制是实用部署不可或缺的部分。