ContentV

ContentV – 字節(jié)跳動開源的文生視頻模型框架

ContentV

ContentV，由字節(jié)跳動傾力打造，是一款開源的80億參數(shù)文生視頻模型框架。它通過將Stable Diffusion 3.5 Large的2D-VAE替換為3D-VAE并融入3D位置編碼，賦予了圖像模型迅速生成視頻的能力。該框架采用多階段訓練策略，結(jié)合了視頻數(shù)據(jù)的時間表示、圖片視頻聯(lián)合訓練、動態(tài)批量大小機制、漸進式訓練以及Flow Matching算法。ContentV在VBench上表現(xiàn)出色，長視頻總得分僅次于Wan2.1-14B，并在人類偏好評分方面超越了CogVideoX和混元視頻。

ContentV：開啟視頻創(chuàng)作新紀元

ContentV，這款由字節(jié)跳動開源的尖端模型，旨在革新視頻創(chuàng)作領域。它是一個強大的文生視頻框架，讓用戶僅憑文本描述就能生成多樣化的視頻內(nèi)容。其核心在于將圖像生成模型轉(zhuǎn)化為視頻生成模型，為內(nèi)容創(chuàng)作帶來了前所未有的可能性。

核心功能：釋放無限創(chuàng)意

文本轉(zhuǎn)視頻： 僅需輸入文字描述，ContentV 即可生成符合描述的視頻，輕松實現(xiàn)文字到影像的轉(zhuǎn)換。
視頻參數(shù)自定義： 用戶可以設定視頻的各項參數(shù)，包括分辨率、時長和幀率，從而創(chuàng)作出滿足特定需求的視頻，比如生成高清的1080p視頻，或者制作適合社交媒體的短視頻。
風格轉(zhuǎn)換： ContentV 支持將各種風格應用于視頻創(chuàng)作中，例如油畫、動漫或復古風格，使生成的視頻更具藝術表現(xiàn)力。
風格融合： 用戶可以混合多種風格，創(chuàng)造出獨具特色的視覺效果，例如將科幻與賽博朋克風格相結(jié)合，生成具有未來感的視頻內(nèi)容。
視頻續(xù)寫： 用戶可以提供一段視頻作為輸入，ContentV 會根據(jù)輸入視頻的內(nèi)容和風格，續(xù)寫出后續(xù)的視頻情節(jié)，實現(xiàn)視頻內(nèi)容的擴展。
視頻編輯： 用戶可以對生成的視頻進行修改，調(diào)整場景、人物動作等細節(jié)，以滿足不同的創(chuàng)作需求。
視頻描述生成： ContentV 可以為生成的視頻提供文本描述，幫助用戶更好地理解視頻內(nèi)容，實現(xiàn)視頻與文本之間的雙向交互。

探索技術奧秘：ContentV 的技術原理

極簡主義架構(gòu)： ContentV 采用極簡設計，最大限度地復用預訓練的圖像生成模型進行視頻生成。其關鍵在于將Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5L) 中的2D-VAE替換為3D-VAE，并引入3D位置編碼。
流匹配算法： ContentV 運用流匹配算法進行訓練，通過連續(xù)時間內(nèi)的直接概率路徑實現(xiàn)高效采樣。模型經(jīng)過訓練以預測速度，該速度引導噪聲樣本向數(shù)據(jù)樣本轉(zhuǎn)變，通過最小化預測速度與真實速度之間的均方誤差來優(yōu)化模型參數(shù)。
漸進式訓練方法： ContentV 采用漸進式訓練策略，先從低分辨率、短時長的視頻開始訓練，逐步增加時長和分辨率。這有助于模型更好地學習時間動態(tài)和空間細節(jié)。
多階段訓練策略： 訓練過程分為多個階段，包括預訓練、監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強化學習人類反饋（RLHF）。預訓練階段在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進行，學習基本的圖像和視頻生成能力；SFT階段在高質(zhì)量數(shù)據(jù)子集上進行，提高模型的指令遵循能力；RLHF階段則通過人類反饋進一步優(yōu)化生成質(zhì)量。
基于人類反饋的強化學習： ContentV 采用成本效益高的強化學習與人類反饋框架，在無需額外人工標注的情況下提升生成質(zhì)量。通過優(yōu)化模型以最大化獎勵模型的分數(shù)，正則化與參考模型的KL散度，模型能生成更符合人類期望的視頻。
高效分布式訓練： ContentV 依托64GB內(nèi)存的NPU構(gòu)建分布式訓練框架，通過解耦特征提取和模型訓練、整合異步數(shù)據(jù)管線和3D并行策略，實現(xiàn)了高效的480P分辨率、24FPS、5秒視頻訓練。

即刻體驗：獲取更多信息

項目官網(wǎng)： https://contentv.github.io/
Github 倉庫： https://github.com/bytedance/ContentV
HuggingFace 模型庫： https://huggingface.co/ByteDance/ContentV-8B
arXiv 技術論文： http://export.arxiv.org/pdf/2506.05343

應用場景：釋放無限潛能

教育領域： 教師可以利用ContentV，通過簡單的文本描述生成與課程內(nèi)容相關的動畫或?qū)嵟囊曨l，從而提升教學的趣味性和互動性。
游戲開發(fā)： 在游戲開發(fā)中，ContentV 可以生成游戲中的動畫片段或過場視頻，幫助開發(fā)者快速創(chuàng)建豐富的游戲內(nèi)容。
虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實（VR/AR）： ContentV 生成的視頻可以用于 VR 和 AR 應用中，為用戶提供沉浸式的體驗。
影視特效制作： 在影視制作中，ContentV 可以生成復雜的特效場景，如科幻場景、奇幻元素等，幫助特效團隊快速實現(xiàn)創(chuàng)意。