4D生成技术：在3D生成的基础上引入时间维度生成动态3D资产的挑战 大家好，今天我们来深入探讨一个新兴且充满挑战的领域：4D生成技术。这个技术是在传统的3D生成基础上，引入时间维度，从而创建出动态的3D资产。这意味着我们不再仅仅是创建静态的模型，而是能够生成随时间变化的、具有动画效果的3D内容。 1. 4D生成的概念与意义 传统的3D生成技术，例如建模、纹理贴图、材质设定等，主要关注的是空间上的静态描述。而4D生成则是在此基础上，增加了时间维度，允许3D资产在时间轴上发生变化。 具体来说，4D生成的目标是： 创建动态3D模型： 模型的形状、姿态、材质等属性可以随时间变化。 生成动态纹理： 纹理的颜色、图案、光泽度等可以随时间变化。 模拟物理效果： 模拟物体在时间维度上的运动、变形、碰撞等物理行为。 4D生成的意义在于： 更逼真的视觉效果： 动态的3D资产能够提供更加逼真、生动的视觉体验。 更强的交互性： 用户可以与动态的3D资产进行交互，影响其行为和状态。 更广泛的应用场景： 4D生成技术可以应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实、增强现实、机器人控制、科学模拟等多个领域。 2. 4D生成 …
World Models（世界模型）：利用LLM模拟物理引擎预测视频下一帧的动力学交互
World Models：利用LLM模拟物理引擎预测视频下一帧的动力学交互 大家好，今天我们来深入探讨一个前沿且令人兴奋的领域：World Models（世界模型），特别是如何利用大型语言模型（LLM）来模拟物理引擎，进而预测视频的下一帧，实现对动力学交互的理解和预测。 1. World Models 的概念与演进 World Models 的核心思想是让智能体构建一个关于世界的内部模型，这个模型能够预测智能体自身行为以及环境变化带来的影响。最早的 World Models 架构由 Jürgen Schmidhuber 提出，它主要包含三个模块： V (Vision): 负责将高维输入（如图像）压缩成低维的潜在表示。 M (Memory): 负责学习潜在表示的时间动态，预测未来的潜在状态。 C (Controller): 负责基于预测的潜在状态，选择能够最大化奖励的动作。 传统的 World Models 主要依赖于变分自编码器（VAE）进行视觉信息的编码，以及循环神经网络（RNN）进行时间动态的建模。然而，这些方法在处理复杂场景和长期依赖关系时存在局限性。近年来，随着 LLM 的崛起 …
Spatio-Temporal Attention：在视频生成中分解空间与时间注意力以降低计算复杂度
好的，我们开始今天的讲座，主题是“Spatio-Temporal Attention：在视频生成中分解空间与时间注意力以降低计算复杂度”。 引言：视频生成面临的挑战 视频生成是人工智能领域一个极具挑战性的课题。与图像生成相比，视频生成需要处理额外的时序维度，这使得模型训练和推理的计算复杂度呈指数级增长。传统的3D卷积神经网络（3D CNNs）可以捕捉时空信息，但其计算成本很高，难以扩展到高分辨率和长时间的视频生成。另一方面，基于循环神经网络（RNNs）的方法虽然在处理时序信息方面表现出色，但在捕捉长距离依赖关系方面存在困难，并且难以并行化。 注意力机制，尤其是自注意力机制（Self-Attention），在图像生成和自然语言处理等领域取得了显著成功。它允许模型关注输入序列中最重要的部分，从而更好地捕捉上下文信息。然而，直接将自注意力机制应用于视频生成会带来巨大的计算负担。假设一个视频序列有T帧，每帧包含N个像素，那么自注意力的计算复杂度是O((T*N)^2)，这对于实际应用来说是不可接受的。 因此，如何降低视频生成中注意力机制的计算复杂度，同时保持其捕捉时空依赖关系的能力，是一个重要的 …
Video-LLM的动作一致性：利用控制网（ControlNet）思想约束长视频生成的物理连贯性
Video-LLM 的动作一致性：利用 ControlNet 思想约束长视频生成的物理连贯性 大家好，今天我们来探讨一个重要的且极具挑战性的领域：利用大型语言模型（LLM）生成长视频，并保证其动作一致性。特别是，我们将聚焦于如何借鉴 ControlNet 的思想，来约束视频生成过程，使其在物理上更加连贯。 1. 引言：长视频生成面临的挑战 近年来，Video-LLM 在文本到视频生成方面取得了显著进展。然而，生成长视频仍然面临许多挑战，其中最突出的就是动作一致性问题。具体来说，Video-LLM 容易产生以下问题： 物体漂移： 物体在不同帧之间位置不连贯，出现跳跃或瞬间移动。 形态突变： 物体的形状、大小在视频中发生不自然的改变。 场景不连贯： 场景切换突兀，前后场景之间缺乏逻辑联系。 物理规律违背： 生成的动作违反基本的物理定律，例如物体突然悬空或穿墙。 这些问题严重影响了生成视频的质量和真实感。为了解决这些问题，我们需要一种机制来引导 Video-LLM 的生成过程，使其更好地遵循物理世界的规律。 2. ControlNet：可控生成的基础 ControlNet 是一种神经网络结构 …
3D Gaussian Splatting与LLM结合：利用文本提示生成3D场景并实现实时渲染
3D Gaussian Splatting与LLM结合：利用文本提示生成3D场景并实现实时渲染 大家好！今天我们要探讨一个令人兴奋的领域：如何将大型语言模型（LLM）的强大语义理解能力与3D Gaussian Splatting（3DGS）的实时渲染能力相结合，实现文本引导的3D场景生成。 1. 引言：3D 内容生成的挑战与机遇 长期以来，3D 内容的创建一直是一项耗时且需要专业技能的任务。传统的建模方法，例如使用 Blender 或 Maya，需要艺术家手动雕刻和纹理化每个对象，这使得 3D 内容的生产成本高昂且速度缓慢。 近年来，随着深度学习技术的快速发展，涌现出许多自动化的 3D 内容生成方法。其中，基于神经网络的方法，例如 NeRF (Neural Radiance Fields) 和 3D Gaussian Splatting，展现出了巨大的潜力。 NeRF 通过学习一个将 3D 坐标映射到颜色和密度的函数来表示场景。然而，NeRF 的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。3D Gaussian Splatting 作为一种新兴的 3D 场景表示方法，通过使用高斯分布的集合来 …
Video Tokenizer设计：Magvit-v2与VQ-GAN在视频压缩率与重建质量之间的权衡
Video Tokenizer设计：Magvit-v2与VQ-GAN在视频压缩率与重建质量之间的权衡 大家好！今天我们来深入探讨视频 Tokenizer 的设计，特别是 Magvit-v2 和 VQ-GAN 这两种方法，以及它们在视频压缩率和重建质量之间的权衡。视频 Tokenizer 在视频理解、生成以及压缩等领域扮演着至关重要的角色。它将连续的视频帧序列转换为离散的 Token 序列，使得我们可以利用离散序列建模的方法来处理视频数据。不同的 Tokenizer 设计会导致不同的压缩率和重建质量，理解这些差异对于选择合适的 Tokenizer 至关重要。 1. 视频 Tokenizer 的基本概念 视频 Tokenizer 的核心思想是将视频数据映射到一个离散的 Token 空间。这个过程通常包括以下几个步骤： 特征提取 (Feature Extraction): 首先，使用卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer 等模型从视频帧中提取高维特征。这些特征包含了视频帧的关键信息。 量化 (Quantization): 然后，将提取的特征量化到离散的 Token 空间。量化是 …
DiT（Diffusion Transformer）架构解析：Sora如何将视频Patch化并利用Transformer处理时空依赖
DiT（Diffusion Transformer）架构解析：Sora如何将视频Patch化并利用Transformer处理时空依赖 大家好，今天我们来深入探讨一下DiT（Diffusion Transformer）架构，以及它在Sora模型中如何被应用于视频生成，特别是如何将视频patch化并利用Transformer来捕捉时空依赖关系。 1. Diffusion Models简介 在深入DiT之前，我们需要简单回顾一下Diffusion Models。Diffusion Models 是一类生成模型，其核心思想是通过逐步添加噪声将数据转化为噪声，然后再学习一个逆向的过程，从噪声中恢复出原始数据。这个过程可以分为两个阶段： 前向扩散过程 (Forward Diffusion Process)： 逐渐向数据中添加高斯噪声，直到数据完全变成噪声，遵循马尔可夫过程。 逆向扩散过程 (Reverse Diffusion Process)： 从纯噪声开始，逐步去除噪声，最终生成新的数据样本。这个过程通过神经网络学习。 Diffusion Model 的训练目标是学习一个能够预测噪声的神经网络， …
继续阅读“DiT（Diffusion Transformer）架构解析：Sora如何将视频Patch化并利用Transformer处理时空依赖”
Swarm Intelligence in LLMs：多个微调模型通过投票或协商机制实现群体智能涌现
Swarm Intelligence in LLMs：多个微调模型通过投票或协商机制实现群体智能涌现 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个前沿且充满潜力的话题：如何在大型语言模型（LLMs）中应用群体智能（Swarm Intelligence），特别是通过多个微调模型之间的投票或协商机制，实现群体智能的涌现。 1. 引言：LLMs 的局限性与群体智能的优势 近年来，LLMs 在自然语言处理领域取得了显著的进展，在文本生成、机器翻译、问答系统等方面表现出色。然而，单一的 LLM 仍然存在一些固有的局限性： 知识覆盖范围有限： 即使是最大的 LLM，其训练数据也无法覆盖所有领域的知识。 容易产生偏见： LLM 的训练数据可能包含偏见，导致模型在某些情况下产生不公平或不准确的输出。 对对抗性攻击的脆弱性： 针对 LLM 的对抗性攻击，例如微小的输入扰动，可能导致模型产生错误的输出。 缺乏鲁棒性： 在面对新的、未知的输入时，LLM 的性能可能会下降。 群体智能是一种分布式解决问题的范式，它受到自然界中蜂群、蚁群等社会性生物行为的启发。群体智能算法通常由多个简单的个体组成，这些个体通过局部交互和 …
Model Recycling：利用旧版本模型权重初始化新架构模型（如Bert-to-GPT）的迁移学习
模型回收利用：旧模型权重初始化新架构的迁移学习 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且实用的技术方向：模型回收利用。具体来说，我们将深入研究如何利用旧版本模型的权重来初始化新架构的模型，从而实现高效的迁移学习。本次讲座主要以Bert到GPT的迁移为例，讲解其原理、方法和实践。 为什么需要模型回收利用？ 在深度学习领域，训练一个高性能的模型往往需要耗费大量的计算资源和时间。特别是对于大规模的模型，例如BERT和GPT，从头开始训练可能需要几天甚至几周的时间。此外，从头训练还需要大量高质量的标注数据，这在很多情况下是难以获取的。 模型回收利用，或者更准确地说是迁移学习，提供了一种更高效的解决方案。其核心思想是将已经训练好的模型（源模型）的知识迁移到新的模型（目标模型）上。通过利用源模型已经学习到的特征表示和模式，目标模型可以更快地收敛，并且通常能够达到更高的性能。 节省算力、时间以及数据需求是模型回收利用的核心驱动力。 Bert-to-GPT 迁移学习的挑战与机遇 BERT和GPT是两种非常流行的预训练语言模型，它们分别代表了不同的模型架构和训练范式。BERT基于Transform …
Task Vector Orthogonality：分析不同任务微调向量的正交性以预测合并干扰
好的，我们开始吧。 Task Vector Orthogonality：分析不同任务微调向量的正交性以预测合并干扰 大家好，今天我们来深入探讨一个有趣且实用的课题：如何利用任务向量的正交性来预测不同任务微调后模型合并时可能出现的干扰。在多任务学习和模型泛化能力提升的背景下，模型合并（Model Merging）成为一种重要的技术。它允许我们结合多个在不同任务上微调过的模型的优势，从而创建一个性能更强大、适应性更广的模型。然而，简单地合并这些模型往往会遇到“灾难性干扰”（Catastrophic Interference）的问题，即合并后的模型在某些任务上的性能反而不如单个模型。 为了解决这个问题，我们需要理解不同任务微调对模型参数的影响，以及这些影响之间是如何相互作用的。一个关键的观察是，每个任务的微调过程可以被看作是在参数空间中沿着特定方向移动。这个方向可以被表示为一个“任务向量”（Task Vector）。如果这些任务向量之间是正交的，那么它们的合并就不会产生显著的干扰；反之，如果它们之间存在较大的夹角，那么合并可能会导致某些任务的性能下降。 1. 任务向量的定义与计算 首先，我们 …