自回归视频生成：VideoPoet利用Token预测实现多任务统一 大家好，今天我们来深入探讨自回归视频生成领域的一个重要进展——VideoPoet。VideoPoet 的核心思想是利用 Token 预测的方式，实现多任务的统一建模，从而在视频生成、编辑和理解等任务上展现出强大的能力。 1. 自回归模型与视频生成 自回归模型在序列生成任务中占据着核心地位。其基本原理是：给定序列的前面部分，预测序列的下一个元素。在视频生成领域，这意味着给定视频的前几帧，预测接下来的帧。 传统的自回归视频生成模型，例如基于 PixelCNN 或 Transformer 的模型，通常直接在像素级别进行操作。然而，直接预测像素存在一些挑战： 计算复杂度高：处理高分辨率的像素需要大量的计算资源。 难以捕捉长期依赖关系：像素之间的关系复杂，很难有效地捕捉视频中的长期依赖关系。 生成结果的质量受限：直接预测像素容易产生模糊和不连贯的视频。 为了克服这些挑战，研究者们开始探索基于 Token 的视频表示方法。 2. 基于 Token 的视频表示 基于 Token 的视频表示将视频分解成一系列离散的 Token，每个 …
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