剛剛，Meta 搶在 OpenAI 之前推出自己的 Sora ——Meta Movie Gen
Sora 有的它都有，可創建不同寬高比的高清長視頻，支持 1080p、16 秒、每秒 16 幀。
Sora 沒有的它還有，能生成配套的背景音樂和音效、根據文本指令編輯視頻，以及根據用戶上傳的圖像生成個性化視頻。
Meta 表示，這是 " 迄今爲止最先進的媒體基礎模型（Media Foundation Models）"。
隻需一句 " 把燈籠變成飛向空中的泡泡 "，就能替換視頻中的物體，同時透明的泡泡正确反射了背景環境。
上傳一張自己的照片，就能成爲 AI 電影的主角。
生成的視頻不再無聲，也不隻是能安一個背景音樂。
比如看這裏！視頻會配合滑闆輪子轉動和落地配上逼真音效。（注意打開聲音）
有人表示，随着大量創作者學會使用 AI 視頻編輯工具，很難想象幾年後長視頻和短視頻會變成什麽樣。
這一次，與 Sora 隻有演示和官網博客不同，Meta 在92 頁的論文中把架構、訓練細節都公開了。
不過模型本身還沒開源，遭到抱抱臉工程師貼臉開大，直接在評論區扔下 Meta 的開源主頁鏈接：
在這等着您嗷。
Meta 在論文中特别強調，數據規模、模型大小、訓練算力的擴展對于訓練大規模媒體生成模型至關重要。通過系統地提升這幾個維度，才使得如此強大的媒體生成系統成爲可能。
其中最另業界關注的一點是，這一次他們完全扔掉了擴散模型和擴散損失函數，使用 Transformer 做骨幹網絡，流匹配（Flow Matching）做訓練目标。
用 Llama3 架構做視頻模型
具體來說 Movie Gen 由視頻生成和音頻生成兩個模型組成。
Movie Gen Video：30B 參數 Transformer 模型，可以從單個文本提示生成 16 秒、16 幀每秒的高清視頻，相當于 73K 個視頻 tokens。
對于精确視頻編輯，它可以執行添加、删除或替換元素，或背景替換、樣式更改等全局修改。
對于個性化視頻，它在保持角色身份一緻性和運動自然性方面取得 SOTA 性能。
Movie Gen Audio：13B 參數 Transformer 模型，可以接受視頻輸入以及可選的文本提示，生成與視頻同步的高保真音頻。
Movie Gen Video 通過預訓練 - 微調範式完成，在骨幹網絡架構上，它沿用了 Transoformer，特别是 Llama3 的許多設計。
預訓練階段
在海量的視頻 - 文本和圖像 - 文本數據集上進行聯合訓練，學習對視覺世界的理解。這個階段的訓練數據規模達到了 O ( 100 ) M 視頻和 O ( 1 ) B 圖像，用以學習運動、場景、物理、幾何、音頻等概念。
微調階段
研究人員精心挑選了一小部分高質量視頻進行有監督微調，以進一步提升生成視頻的運動流暢度和美學品質。
爲了進一步提高效果，模型還引入了流匹配（Flow Matching）作爲訓練目标，這使得視頻生成的效果在精度和細節表現上優于擴散模型。
擴散模型通過從數據分布逐漸加入噪聲，然後在推理時通過逆過程去除噪聲來生成樣本，用大量的叠代步數逐步逼近目标分布。
流匹配則是通過直接學習樣本從噪聲向目标數據分布轉化的速度，模型隻需通過估計如何在每個時間步中演化樣本，即可生成高質量的結果。
與擴散模型相比，流匹配方法訓練更加高效，計算成本更低，并且生成的結果在時間維度上具有更好的連續性和一緻性。
在整體架構上，首先通過時空自編碼器（Temporal AutoEncoder， TAE）将像素空間的 RGB 圖像和視頻壓縮到一個時空潛空間，學習一種更加緊湊的表征。
接着，輸入的文本提示被一系列預訓練的文本編碼器編碼成向量表示，作爲模型的條件信息。這裏用到了多種互補的文本編碼器，包括理解語義的編碼器如 UL2、與視覺對齊的編碼器如 Long-prompt MetaCLIP，以及理解視覺文本的字符級編碼器如 ByT5。
最後，生成模型以 Flow Matching 的目标函數進行訓練，從高斯分布采樣的噪聲向量作爲輸入，結合文本條件，生成一個輸出潛碼。這個潛碼經過 TAE 解碼，就得到最終的圖像或視頻輸出。
此外 Movie Gen Video 在技術上還引入了多項創新：
爲了讓模型同時适配圖像和視頻，設計了一套因子化的可學習位置編碼（factorized learnable positional embedding）機制。對高度、寬度、時間三個維度分别編碼，再相加。這樣即适配了不同寬高比，又能支持任意長度的視頻。
針對推理效率問題，它采用了線性 - 二次時間步長調度（linear-quadratic t-schedule）策略。僅用 50 步就能逼近 1000 步采樣的效果，大幅提升了推理速度。
爲了進一步提高生成效率，Movie Gen Video 模型還采用了基于時間平鋪（temporal tiling）的推理方法。應對生成高分辨率長視頻時，直接對整個視頻進行編碼和解碼可能會遇到的内存限制問題。
在時間平鋪推理中，輸入視頻在時間維度上被分割成多個片段，每個片段獨立進行編碼和解碼，然後在輸出時将所有片段重新拼接在一起。這種方法不僅降低了對内存的需求，還提高了推理的效率。
此外，在解碼階段使用了重疊和混合的方式來消除片段邊界處的僞影問題，即通過在片段之間引入重疊區域，并對重疊區域進行加權平均，确保生成的視頻在時間維度上保持平滑和一緻。
另外 Meta 還開源了多個基準測試數據集，包括 Movie Gen Video Bench、Movie Gen Edit Bench 和 Movie Gen Audio Bench，爲後續研究者提供了權威的評測工具，有利于加速整個領域的進步。
這篇長達 92 頁的論文還介紹了更多在架構、訓練方法、數據管理、評估、并行訓練和推理優化、以及音頻模型的更多信息。
感興趣的可到文末鏈接查看。
One More Thing
AI 視頻生成這塊，這兩天熱鬧不斷。
就在 Meta 發布 Movie Gen 之前不久，OpenAI Sora 主創之一Tim Brooks跳槽谷歌 DeepMind，繼續視頻生成和世界模拟器方面的工作。
這讓很多人想到，就像當年谷歌遲遲不推出大模型應用，Transformer 8 個作者紛紛出走。
現在 OpenAI 遲遲發布不了 Sora，主要作者也跑了。
不過另外也有人認爲，Tim Brooks 選擇現在離開，或許說明他在 OpenAI 的主要工作完成了，也讓人開始猜測：
Meta 的發布會迫使 OpenAI 放出 Sora 來回應嗎？
（截至目前爲止，Sora 的另一位主創 Bill Peebles 還未發聲。）
現在 Meta 放出了帶有視頻編輯功能的模型，再加上 10 月 1 日 Pika 1.5 更新，主打給視頻中物體加上融化、膨脹、擠壓等物理特效。
不難看出，AI 視頻生成下半場，要開始卷向 AI 視頻編輯了。
論文地址：
https://ai.meta.com/static-resource/movie-gen-research-paper
參考鏈接：
[ 1 ] https://ai.meta.com/research/movie-gen/
[ 2 ] https://x.com/AIatMeta/status/1842188252541043075
