给你一段话，让你做个视频，你能行吗？
Meta表示，我可以啊。
你没听错：使用AI，你也可以变成电影人了！
近日，Meta推出了新的AI模型，名字起得也是非常直接：做个视频（Make-A-Video）。
这个模型强大到什么程度？
一句话，就能实现「三马奔腾」的场景。
就连LeCun都说，该来的总是会来的。
视觉效果超炫
话不多说，咱们直接看效果。
俩袋鼠在厨房忙着做饭（做出来能不能吃另说）
近景：画师在画布上作画
大雨中漫步的二人世界（步伐整齐划一）
马在喝水
芭蕾舞女孩在摩天大楼跳舞
美丽的夏日热带海滩上，一只金毛在吃冰激凌（爪子已进化）
猫主子拿着遥控器在看电视（爪子已进化）
一只泰迪熊给自己画自画像
意料之外但情理之中的是，狗拿冰淇淋、猫拿遥控器以及泰迪熊画画的「手」，果然都「进化」得和人一样啊！（战术后仰）
当然，Make-A-Video除了可以把文本变成视频之外，也可以把静态图变成Gif。
输入：
输出：
输入：
输出：（亮的似乎有点不是地方）
2张静图变GIF，输入陨石图
输出：
以及，把视频，变成视频？
输入：
输出：
输入：
输出：
技术原理
今天，Meta放出了自己的最新研究MAKE-A-VIDEO: TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA。
论文地址：https://makeavideo.studio/Make-A-Video.pdf
在这个模型出现之前，我们已经有了Stable Diffusion。
聪明的科学家已经让AI用一句话生成图像了，下一步他们会做什么呢？
很显然，是生成视频。
一只穿着红色斗篷的超级英雄狗在天空中飞翔
比起生成图像来，生成视频可难多了。我们不仅需要生成相同主题和场景的多个帧，还必须让它们及时、连贯。
这就增加了图像生成任务的复杂性——我们不可能就简单地使用DALLE生成60张图像，然后把它们拼成一个视频。它的效果会很差，很不真实。
因此，我们需要一个能够以更强大的方式理解世界的模型，并且让它按照这种理解水平来生成一系列连贯的图像。只有这样，这些图像才可以天衣无缝地融合在一起。
也就是说，我们的诉求是模拟一个世界，然后再模拟它的记录。该怎么做到呢？
按照以前的思路，研究人员会用大量的文本-视频对来训练模型，但在现在的这种情况下，这种处理方法并不现实。因为这些数据很难获得，并且训练成本非常昂贵。
因此，研究人员开了脑洞，采用了一种全新的方式。
他们选择开发一个文本到图像的模型，然后把它应用于视频。
巧了，前段时间，Meta就曾开发过这么一个从文本到图像的模型Make-A-Scene。
Make-A-Scene的方法概述
这个模型产生的契机是，Meta希望推动创意表达，将这种文本到图像的趋势与以前的草图到图像模型相结合，从而产生文本和以草图为条件的图像生成之间的奇妙融合。
这意味着我们可以快速勾勒出一只猫，写出自己想要什么样的图像。遵循草图和文本的指导，这个模型会在几秒钟内，生成我们想要的完美插图。
你可以把这种多模态生成AI方法看作是一个对生成有更多控制的Dall-E模型，因为它还可以将快速草图作为输入。
之所以称它为多模态，是因为它可以将多种模态作为输入，比如文本和图像。相比之下，Dall-E只能从文本生成图像。
为了生成视频，就需要加入时间的维度，因此研究人员在Make-A-Scene模型中添加了时空管道。
加入时间维度后，这个模型就不是只生成一张图片，而是生成16张低分辨率的图片，以创建一个连贯的短视频。
这个方法其实与文本到图像模型类似，但不同之处在于：在常规的二维卷积的基础上，它增加一维卷积。
只是简单地增加了一维卷积，研究人员就能保持预先训练的二维卷积不变的同时，增加一个时间维度。然后，研究人员就可以从头开始训练，重新使用Make-A-Scene图像模型的大部分代码和参数。
同时，研究人员还想用文本输入来指导这个模型，这将与使用CLIP嵌入的图像模型非常相似。
在这种情况下，研究人员是在将文本特征与图像特征混合时，增加空间维度，方法同上：保留Make-A-Scene模型中的注意力模块，并为时间增加一个一维注意力模块——复制粘贴图像生成器模型，为多一个维度重复生成模块，来获得16个初始帧。
但是只靠这16个初始帧，还不能生成视频。
研究人员需要从这16个主帧中，制作一个高清晰度的视频。他们采用的方法是：访问之前和未来的帧，并同时在时间和空间维度上对它们进行迭代插值。
就这样，他们在这16个初始帧之间，根据前后的帧生成了新的、更大的帧，这样就使运动变得连贯，整体视频变得流畅了。
这是通过一个帧插值网络完成的，它可以采取已有的图像来填补空白，生成中间的信息。在空间维度上，它会做同样的事情：放大图像，填补像素的空白，使图像更加高清。
总而言之，为了生成视频，研究人员微调了一个文本到图像的模型。他们采用了一个已经训练好的强大模型，对它进行调整和训练，让它适应视频。
因为添加了空间和时间模块，只要简单地让模型适应这些新数据就可以了，而不必重新训练它，这就节省了大量的成本。
这种重新训练使用的是未标记的视频，只需要教模型理解视频和视频帧的一致性就可以了，这就可以更简单地建立数据集。
最后，研究人员再次使用了图像优化模型，提高了空间分辨率，并使用了帧插值组件增加了更多的帧，使视频变得流畅。
当然，目前Make-A-Video的结果还存在缺点，就如同文本到图像的模型一样。但我们都知道，AI领域的进展是多么神速。
如果你想进一步了解，可以参考链接中Meta AI的论文。社区也正在开发一个PyTorch的实现，如果你想自己实现它，请继续关注。
作者介绍
这篇论文中有多位华人研究人员参与：殷希、安捷、张宋扬、Qiyuan Hu。
殷希，FAIR研究科学家。此前曾供职微软，任Microsoft Cloud and AI 的高级应用科学家。在密歇根州立大学计算机科学与工程系获博士学位，2013年毕业于武汉大学电气工程专业，获学士学位。主要研究领域为多模态理解、大规模目标检测、人脸推理等。
安捷，罗切斯特大学计算机科学系博士生。师从罗杰波教授。此前于 2016 年和 2019 年在北京大学获得学士和硕士学位。研究兴趣包括计算机视觉、深度生成模型和AI+艺术。作为实习生参与了Make-A-Video研究。
张宋扬，罗切斯特大学计算机科学系博士生，师从罗杰波教授。在东南大学获得学士学位，在浙江大学获得硕士学位。研究兴趣包括自然语言矩定位、无监督语法归纳、基于骨架的动作识别等。作为实习生参与了Make-A-Video研究。
Qiyuan Hu，时任FAIR的AI Resident，从事提高人类创造力的多模态生成模型的研究。她在芝加哥大学获得医学物理学博士学位，曾从事AI辅助的医学图像分析工作。现已供职Tempus Labs，任机器学习科学家。
网友大受震撼
前段时间，谷歌等大厂纷纷放出自家的文本到图像模型，如Parti，等等。
有人甚至认为文本到视频生成模型还有一段时间才能到来。
没想到，Meta这次投了一颗重磅炸弹。
其实，同在今天，还有一个文本到视频生成模型Phenaki，目前已提交到ICLR 2023，由于还处于盲审阶段，作者机构还是未知。
网友称，从DALLE到Stable Diffuson再到Make-A-Video，一切来得太快。
