ContentV

ContentV – 字節跳動開源的文生視頻模型框架

ContentV

ContentV，由字節跳動傾力打造，是一款開源的80億參數文生視頻模型框架。它通過將Stable Diffusion 3.5 Large的2D-VAE替換為3D-VAE并融入3D位置編碼，賦予了圖像模型迅速生成視頻的能力。該框架采用多階段訓練策略，結合了視頻數據的時間表示、圖片視頻聯合訓練、動態批量大小機制、漸進式訓練以及Flow Matching算法。ContentV在VBench上表現出色，長視頻總得分僅次于Wan2.1-14B，并在人類偏好評分方面超越了CogVideoX和混元視頻。

ContentV：開啟視頻創作新紀元

ContentV，這款由字節跳動開源的尖端模型，旨在革新視頻創作領域。它是一個強大的文生視頻框架，讓用戶僅憑文本描述就能生成多樣化的視頻內容。其核心在于將圖像生成模型轉化為視頻生成模型，為內容創作帶來了前所未有的可能性。

核心功能：釋放無限創意

文本轉視頻： 僅需輸入文字描述，ContentV 即可生成符合描述的視頻，輕松實現文字到影像的轉換。
視頻參數自定義： 用戶可以設定視頻的各項參數，包括分辨率、時長和幀率，從而創作出滿足特定需求的視頻，比如生成高清的1080p視頻，或者制作適合社交媒體的短視頻。
風格轉換： ContentV 支持將各種風格應用于視頻創作中，例如油畫、動漫或復古風格，使生成的視頻更具藝術表現力。
風格融合： 用戶可以混合多種風格，創造出獨具特色的視覺效果，例如將科幻與賽博朋克風格相結合，生成具有未來感的視頻內容。
視頻續寫： 用戶可以提供一段視頻作為輸入，ContentV 會根據輸入視頻的內容和風格，續寫出后續的視頻情節，實現視頻內容的擴展。
視頻編輯： 用戶可以對生成的視頻進行修改，調整場景、人物動作等細節，以滿足不同的創作需求。
視頻描述生成： ContentV 可以為生成的視頻提供文本描述，幫助用戶更好地理解視頻內容，實現視頻與文本之間的雙向交互。

探索技術奧秘：ContentV 的技術原理

極簡主義架構： ContentV 采用極簡設計，最大限度地復用預訓練的圖像生成模型進行視頻生成。其關鍵在于將Stable Diffusion 3.5 Large (SD3.5L) 中的2D-VAE替換為3D-VAE，并引入3D位置編碼。
流匹配算法： ContentV 運用流匹配算法進行訓練，通過連續時間內的直接概率路徑實現高效采樣。模型經過訓練以預測速度，該速度引導噪聲樣本向數據樣本轉變，通過最小化預測速度與真實速度之間的均方誤差來優化模型參數。
漸進式訓練方法： ContentV 采用漸進式訓練策略，先從低分辨率、短時長的視頻開始訓練，逐步增加時長和分辨率。這有助于模型更好地學習時間動態和空間細節。
多階段訓練策略： 訓練過程分為多個階段，包括預訓練、監督微調（SFT）和強化學習人類反饋（RLHF）。預訓練階段在大規模數據上進行，學習基本的圖像和視頻生成能力；SFT階段在高質量數據子集上進行，提高模型的指令遵循能力；RLHF階段則通過人類反饋進一步優化生成質量。
基于人類反饋的強化學習： ContentV 采用成本效益高的強化學習與人類反饋框架，在無需額外人工標注的情況下提升生成質量。通過優化模型以最大化獎勵模型的分數，正則化與參考模型的KL散度，模型能生成更符合人類期望的視頻。
高效分布式訓練： ContentV 依托64GB內存的NPU構建分布式訓練框架，通過解耦特征提取和模型訓練、整合異步數據管線和3D并行策略，實現了高效的480P分辨率、24FPS、5秒視頻訓練。