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摘要： Meta公司近日发布了一项名为VideoJAM的创新框架，旨在显著提升视频生成模型在运动连贯性方面的表现。该框架通过联合学习外观和运动信息，并在推理阶段利用模型自身的运动预测作为动态引导信号，从而生成更自然、更流畅的视频内容。VideoJAM的通用性使其能够应用于各种视频生成模型，无需修改训练数据或扩展模型规模，为视频生成技术的发展开辟了新的道路。
正文：
人工智能（AI）领域正在经历一场由生成式模型驱动的变革，尤其是在视频生成方面。然而，生成高质量、运动连贯的视频仍然是一个巨大的挑战。为了解决这一难题，Meta公司推出了VideoJAM框架，该框架通过引入联合外观-运动表示，让模型在训练阶段同时学习预测视频的像素和运动信息，从而在推理阶段能够基于模型自身的运动预测作为动态引导信号，生成更连贯的运动。
VideoJAM的核心在于其独特的技术原理：
- 联合外观-运动表示： 在训练阶段，VideoJAM不仅预测视频的像素（外观），还预测视频的运动信息（如光流）。为此，它在模型的输入端添加了一个线性层，将视频和运动信息合并为一个联合表示；在输出端添加另一个线性层，从联合表示中提取运动预测。目标函数也被修改为同时优化外观和运动的预测。
- 动态引导机制（Inner-Guidance）： 在生成视频时，VideoJAM利用模型自身不断演化的运动预测作为动态引导信号。通过修改采样分布，引导生成过程朝着连贯运动的方向发展。这种机制确保了生成的视频在运动上更加合理和自然。
VideoJAM的优势在于其通用性和适配性。它只需在现有视频生成模型中添加两个线性层，并对目标函数进行少量修改即可。它不需要额外的训练数据或模型规模的扩展，可以轻松应用于各种视频生成模型。
VideoJAM的应用场景广泛，包括：
- 娱乐与影视制作： 生成创意视频、动画、特效，提升制作效率和视觉效果，适用于广告、科幻或动作视频等。
- 游戏开发： 生成游戏中的角色动作和特效动画，优化游戏性能，同时在游戏测试和开发阶段的快速原型制作。
- 教育与培训： 在军事、航空、医疗等领域生成模拟训练视频，帮助学员熟悉操作流程；也可用于在线教育，制作生动的教学视频。
- 广告与营销： 制作吸引人的广告视频和产品演示视频，用于社交媒体、电视广告等，提升品牌影响力和产品展示效果。
- 社交媒体与内容创作： 帮助用户快速生成有趣、高质量的视频内容，满足创作者的多样化需求，提升社交媒体的互动性。
Meta官方已经公开了VideoJAM的项目地址和技术论文，供研究人员和开发者参考：
- 项目官网： https://hila-chefer.github.io/videojam
- 技术论文： https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/VideoJAM_arxiv.pdf
结论：
VideoJAM的推出标志着视频生成技术向前迈出了重要一步。通过解决运动连贯性这一关键问题，VideoJAM有望推动视频生成技术在各个领域的广泛应用，并为用户带来更加逼真、流畅的视觉体验。随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的视频生成模型将能够创造出更加令人惊叹的数字内容。
参考文献：
- Hila Chefer, et al. VideoJAM: Augmenting Video Generation with Motion Coherence. arXiv preprint arXiv:2024.XXXXX (2024). https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/VideoJAM_arxiv.pdf
（注：arXiv链接为占位符，请在论文正式发布后替换为实际链接）
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