视频生成

照片+提示生成

视频风格

基于大模型的视频生成核心技术

1. 扩散模型（Diffusion Models）：当前主流的视频生成方法，支持高质量帧生成和多模态输入（如文本、图片、音频）。
2. 时序一致性建模：通过3D卷积、时序Transformer等结构，保证视频帧之间的连贯性和流畅性。
3. 文生视频（Text-to-Video, T2V）：利用大语言模型和视觉模型，将文本描述转化为连续视频片段。
4. 多模态融合：结合文本、图片、音频等多种输入，提升生成内容的丰富性和可控性。
5. 条件生成与风格迁移：支持指定风格、场景、动作等条件，生成定制化视频。
6. 高效推理与加速：采用分阶段生成、帧插值、低精度推理等技术提升生成速度。

代表性大模型视频生成系统

• Sora（OpenAI）：支持高分辨率、长时长视频生成，文本理解能力强。
• Gen-2（Runway）：支持文本、图片到视频的多模态生成，风格多样。
• VideoCrafter：开源高质量文生视频系统，支持多种输入控制。
• Pika Labs：专注于创意短视频生成，交互性强。
• AnimateDiff：基于扩散模型的动画视频生成，适合角色和场景动画。

视频生成agent工作流

基于Agent的视频生成代表性方法

1. 多Agent协作生成：将视频生成任务拆分为脚本编写、镜头规划、素材检索、帧生成、后期编辑等子任务，由不同Agent协作完成。
2. 智能提示工程（Prompt Engineering Agent）：自动优化文本提示，提升生成内容的相关性和多样性。
3. 内容审核与修正Agent：自动检测生成视频中的不合理内容，并进行修正或重生成。
4. 多模态输入融合Agent：整合文本、图片、音频等多源信息，提升生成视频的丰富性。
5. 自动化后期处理Agent：包括剪辑、配音、字幕、风格迁移等自动化处理。

典型工作流示例

coez

• 用户输入文本/图片/音频 → Prompt Agent生成优化提示 → 生成Agent调用大模型生成视频帧 → 审核Agent检测并修正问题 → 后期Agent自动剪辑与配音 → 输出最终视频。

技术难点&学术动态