MovieDreamer：能够生成连贯且高质量的长视频序列

MovieDreamer简介

MovieDreamer 是由浙江大学和阿里巴巴集团的研究团队开发的一种创新视频生成框架。它通过结合自回归模型的全局叙事连贯性和基于扩散的渲染技术，突破了传统视频生成技术在处理复杂情节和长时间跨度内容方面的局限。MovieDreamer 能够生成具有丰富情节和高视觉保真度的长篇视频，为电影制作等长视频生产领域带来了革命性的技术进步。

MovieDreamer主要功能

1. 长篇视频生成：MovieDreamer 能够生成具有复杂情节和精致剧情进展的长时间视频内容。
2. 高视觉保真度：通过高质量的图像渲染技术，确保视频帧的视觉效果。
3. 叙事连贯性：利用自回归模型保证视频内容的全局叙事连贯性，包括角色身份、道具和电影风格的一致性。
4. 个性化生成：支持零样本（zero-shot）和少样本（few-shot）的个性化视频生成场景。
5. 多模态脚本支持：通过多模态脚本来丰富场景描述，增强跨场景的连续性和角色身份的识别。

MovieDreamer技术原理

1. 分层框架：MovieDreamer 采用分层方法，将长篇视频分解为可管理的场景，模拟传统电影制作流程。
2. 自回归模型：使用自回归模型预测关键电影元素的视觉令牌序列，确保复杂场景转换中的全局一致性。
3. 扩散渲染：将预测的视觉令牌解码成关键帧，并使用扩散渲染动态生成视频序列。
4. 多模态脚本：结合图像风格、场景元素和角色详细文本描述的多模态脚本来增强叙事的连贯性。
5. 视觉令牌化：使用扩散自编码器将关键帧编码为紧凑的视觉令牌，以便于自回归模型的处理。
6. 身份保持的扩散解码：通过微调身份保持的扩散解码器，减少视觉令牌预测中的错误，提高角色身份在视频剪辑中的保持度。
7. 反过拟合策略：采用数据增强、面部嵌入随机化、高dropout率和输入标记掩码等技术来对抗过拟合。
8. 少样本学习：通过在上下文中学习，选择随机帧并将其编码为视觉令牌，以促进个性化电影内容的生成。

MovieDreamer应用场景

1. 电影制作：用于生成电影中的动态场景和故事情节，降低前期制作成本。
2. 视频游戏开发：创造游戏中的动画和剧情，提供更加丰富和连贯的游戏体验。
3. 广告创意：快速生成吸引人的视频广告内容，提高广告的创意和吸引力。
4. 虚拟现实内容：为虚拟现实环境提供连续和引人入胜的视觉叙事。
5. 教育和培训：生成教育视频，以故事形式传授知识和技能。
6. 社交媒体内容创作：帮助内容创作者制作吸引人的视频内容，增加社交媒体上的互动和关注。

MovieDreamer项目入口

• 官方项目主页：https://aim-uofa.github.io/MovieDreamer/
• Github代码库：https://github.com/aim-uofa/MovieDreamer
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.16655