AI 视频生成时长受限问题的分段拼接一致性控制技术 大家好，今天我们来探讨一个在 AI 视频生成领域非常实际且具有挑战性的问题：AI 视频生成时长受限情况下的分段拼接一致性控制。 很多 AI 视频生成模型，特别是基于扩散模型（Diffusion Model）的模型，由于计算资源和时间限制，往往无法一次性生成较长的视频。因此，一个常见的解决方案是将长视频分割成多个短片段，分别生成后再进行拼接。 然而，这种“分而治之”的策略也带来了新的挑战：如何保证拼接后的视频在视觉效果、内容逻辑和时间节奏上的一致性？ 本次讲座将深入探讨这个问题，并介绍几种关键技术，包括场景一致性维护、动作连贯性保障和风格平滑过渡。 我们将重点讨论基于编程实现的方法，并提供相应的代码示例。 一、问题定义与挑战 首先，我们需要明确“一致性”的具体含义。在视频拼接中，一致性主要体现在以下几个方面： 视觉一致性： 场景、光照、色彩等视觉元素在片段之间保持连续和统一。避免出现明显的突变或跳跃。 内容一致性： 人物、物体的位置、姿态、状态等在片段之间保持连贯。确保故事线的流畅性。 动作一致性： 角色或物体的运动轨迹在片段之间平滑衔 …