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原標題：OpenAI安全系統負責人：從頭構建視頻生成擴散模型
關鍵字：視頻,模型,時間,圖像,卷積
文章來源：人工智能學家
內容字數：19347字

內容摘要：

作者 |Lilian Weng
OneFlow編譯
翻譯｜楊婷、宛子琳、張雪聃
題圖由SiliconFlow MaaS平臺生成
過去幾年，擴散模型（Diffusion models）在圖像合成領域取得了顯著成效。目前，研究界已開始嘗試更具挑戰性的任務——將該技術用于視頻生成。視頻生成任務是圖像生成的擴展，因為視頻本質上是一系列連續的圖像幀。相較于單一的圖像生成，視頻生成的難度更大，原因如下：
它要求在時間軸上各幀之間保持時間一致性，這自然意味著需要將更多的世界知識嵌入到模型中。
相較于文本或圖像，收集大量高質量、高維度的視頻數據難度更大，更不用說要獲取文本與視頻的配對數據了。
閱讀要求：在繼續閱讀本文之前，請確保你已經閱讀了之前發布的關于圖像生成的“什么是擴散模型？（https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/）”一文。（本文作者Lilian Weng是OpenAI的AI安全與對齊負責人。本文由OneFlow編譯發布，轉載請聯系授權。原文：https://lilianweng.github.io/post

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文章來源：人工智能學家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構