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浙江大学联合阿里巴巴发布长视频AI生成框架MovieDreamer，推动自动化视频制作技术发展
杭州，中国 – 浙江大学联合阿里巴巴近日发布了专为长视频研发的AI视频生成框架MovieDreamer，该框架结合自回归模型和扩散渲染技术，能够生成具有复杂情节和高视觉质量的长视频。这一突破性技术有望推动自动化视频制作技术的发展，并为电影、VR、教育和游戏等多个领域带来革新。
MovieDreamer的核心优势在于其能够生成具有层次化叙事一致性的长视频。通过自回归模型，该框架能够确保视频内容在全局范围内保持连贯性，例如角色身份、道具和电影风格等。同时，MovieDreamer还利用扩散模型将视觉令牌转换为高质量的视频帧，从而保证视频的视觉效果。
为了进一步增强视频的叙事性和视觉效果，MovieDreamer支持多模态脚本，用户可以通过详细的角色信息和视觉风格丰富场景描述，从而增强跨场景的连续性和角色身份。
MovieDreamer的主要功能包括：
- 长视频生成：生成具有复杂情节和高视觉保真度的长视频内容。
- 层次化叙事一致性：基于自回归模型确保全局叙事连贯性。
- 高质量视觉渲染：使用扩散模型将视觉令牌转换为高质量的视频帧。
- 多模态脚本支持：通过详细的角色信息和视觉风格丰富场景描述，增强跨场景的连续性和角色身份。
MovieDreamer的应用场景十分广泛，包括：
- 电影和视频制作：生成电影预告片或电影视频内容，降低传统电影制作的成本和时间。
- 虚拟现实（VR）：在VR环境中生成长篇、连贯的叙事视频，提供更加沉浸式的用户体验。
- 教育和培训：生成长篇教育视频，通过引人入胜的叙事方式提高学习内容的吸引力和教育效果。
- 游戏开发：生成游戏内的剧情视频或动画，增强游戏的叙事深度和玩家的参与感。
MovieDreamer的发布标志着AI视频生成技术取得了重大进展，为未来视频制作技术的革新奠定了基础。 随着技术的不断发展，MovieDreamer有望在未来应用于更多领域，并为用户带来更加丰富、精彩的视频内容。
项目地址：
- 项目官网：https://aim-uofa.github.io/MovieDreamer/
- Github仓库：https://github.com/aim-uofa/MovieDreamer
- Arxiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2407.16655
如何使用MovieDreamer：
- 准备脚本：编写一个多模态脚本，其中包含详细的场景描述、角色信息和视觉风格。
- 访问资源：访问MovieDreamer的项目主页和GitHub仓库，获取必要的软件和文档。
- 安装和配置：根据MovieDreamer的文档说明，安装所需的依赖项，并配置MovieDreamer环境。
- 输入脚本：将准备好的多模态脚本输入到MovieDreamer系统中。
- 参数调整：根据需要调整MovieDreamer的各种参数，例如视频质量、帧率、生成时长等。
- 生成视频：运行MovieDreamer，根据输入的脚本和参数生成视频。将使用自回归模型预测视觉令牌序列，并通过扩散渲染生成视频帧。
MovieDreamer的发布无疑将引发业界对AI视频生成技术的关注，并推动相关技术的进一步发展。 相信在不久的将来，AI视频生成技术将更加成熟，并为我们带来更加精彩的视频内容。
【source】https://ai-bot.cn/moviedreamer/
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