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Step-Video-TI2V

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Step-Video-TI2V – 階躍星辰開源的圖生視頻模型

Step-Video-TI2V是什么

Step-Video-TI2V 是由階躍星辰(StepFun)推出的一款開源圖生視頻(Image-to-Video)生成模型,具有 300 億個參數。該模型能夠根據提供的文本描述和圖像輸入生成最長可達 102 幀的視頻。其核心技術基于深度壓縮的變分自編碼器(Video-VAE),實現了 16×16 的空間壓縮和 8× 的時間壓縮,大幅提升了訓練和推理的效率。用戶還可以通過調整分數(motion score)來平衡視頻的動態性和穩定性,并支持推、拉、搖、移、旋轉、跟隨等多種鏡頭方式。

Step-Video-TI2V

Step-Video-TI2V的主要功能

  • 圖生視頻生成:用戶可以上傳一張圖片并輸入相關文本描述,模型將生成一段連貫流暢的視頻。
  • 高質量視頻輸出:支持生成最多 102 幀、5 秒、540P 分辨率的視頻,滿足多種創作需求。
  • 動態性調節:通過調整分數,用戶能夠控制視頻的動態效果。例如,分數為 2 時,視頻較為穩定,但動態性較弱;而分數提升至 10 或 20 時,視頻動態性顯著增強。
  • 動態與穩定的平衡:用戶可以在動態效果和穩定性之間找到最優平衡點,靈活調整視頻效果。
  • 運鏡方式控制:支持多種鏡頭方式,包括固定鏡頭、上下左右移動、搖動、放大縮小、推進拉遠、旋轉及焦點轉移等。
  • 電影級運鏡效果:能夠生成類似電影級別的復雜運鏡效果,滿足專業創作需求。
  • 動漫效果優化:在動漫風格視頻生成方面表現杰出,能生成具有虛化背景和動態動作等特效,適合動畫創作和短視頻制作。
  • 靈活的視頻尺寸:支持多種視頻尺寸的生成,包括橫屏、豎屏和方屏,方便用戶根據不同需求選擇合適的視頻格式。
  • 多語言支持:配備雙語文本編碼器,支持中英文提示輸入,方便不同語言用戶使用。
  • 特效生成能力:具備初步的特效生成能力,未來將進一步優化特效效果。

Step-Video-TI2V的技術原理

  • 深度壓縮的變分自編碼器(Video-VAE):該模型使用了深度壓縮的變分自編碼器(Video-VAE),實現 16×16 的空間壓縮和 8× 的時間壓縮。此技術顯著降低了視頻生成的計算復雜度,同時保持了出色的視頻重建質量。Video-VAE 采用雙路徑架構,有效分離高低頻信息,進一步優化生成效果。
  • 基于擴散的 Transformer(DiT)架構:模型基于擴散的 Transformer(DiT)架構,包含 3D 全注意力機制。通過 Flow Matching 訓練方法,逐步去噪輸入噪聲為潛在幀,將文本嵌入和時間步作為條件因子,該架構在生成高動態和高美學質量視頻方面表現出色。
  • 雙語文本編碼器:Step-Video-TI2V 配備雙語文本編碼器,能理解中英文提示,使得模型能夠直接生成與文本描述相符的視頻。
  • 直接偏好優化(DPO):為提升生成視頻質量,模型引入了視頻直接偏好優化(Video-DPO)方法,通過人類偏好數據對模型進行微調,減少偽影并增強視覺效果,使生成的視頻更加平滑和真實。
  • 級聯訓練策略:采用級聯訓練流程,包括文本到圖像(T2I)預訓練、文本到視頻/圖像(T2VI)預訓練、文本到視頻(T2V)微調和直接偏好優化(DPO)訓練,以加速模型的收斂,充分利用不同質量的視頻數據。
  • 系統優化:在系統層面進行了優化,包括張量并行、序列并行和 Zero1 優化,以實現高效的分布式訓練。引入高性能通信框架 StepRPC 和雙層監控系統 StepTelemetry,優化數據傳輸效率和識別性能瓶頸。

Step-Video-TI2V的項目地址

如何使用Step-Video-TI2V

  • 訪問躍問視頻:前往躍問視頻的官方網站或移動應用。
  • 操作步驟:上傳圖片并輸入文本描述,調整參數(如分數等),然后點擊生成按鈕以下載或分享視頻。

Step-Video-TI2V的應用場景

  • 動畫制作:特別擅長生成動漫風格的視頻,根據輸入的圖片和文本描述生成流暢動畫。
  • 短視頻制作:支持多種運鏡方式,生成具有電影級效果的短視頻。
  • 動作教學:生成復雜的動態場景,如體育或舞蹈動作教學視頻。
  • 特效制作:能夠生成具有美感和真實感的視頻,適用于電影、電視劇和游戲中的特效制作。
  • 產品展示:生成吸引人的廣告視頻,展示產品特性和品牌故事。
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