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 …