AIGC 视频生成平台：跨帧一致性与显存爆炸的攻克之道 大家好，今天我们来深入探讨 AIGC 视频生成平台面临的两大挑战：跨帧一致性与显存爆炸。这两个问题直接影响着生成视频的质量、稳定性和可扩展性。我会从原理、方法到实践，结合代码示例，逐一剖析并提供解决方案。 一、跨帧一致性：AIGC 视频生成的基石 1.1 问题定义与挑战 跨帧一致性指的是在视频的连续帧之间，图像内容、风格和运动轨迹保持连贯和稳定。在 AIGC 视频生成中，由于每一帧图像往往是独立生成或基于少量信息迭代而来，因此很容易出现以下问题： 内容突变： 相邻帧之间物体突然出现、消失或发生剧烈形变。 风格跳跃： 图像的颜色、纹理、光照等风格属性在不同帧之间剧烈变化。 运动不连贯： 物体的运动轨迹不平滑，出现抖动、跳跃或方向突变。 这些问题会严重影响视频的观看体验，降低其真实感和可用性。 1.2 解决方案：从模型架构到后处理 解决跨帧一致性问题需要从多个层面入手，包括模型架构设计、训练策略优化以及后处理技术应用。 1.2.1 模型架构：引入时间维度 传统的图像生成模型，如 GANs 和 VAEs，主要关注单帧图像的生成质量。为了 …