视频生成的时空一致性：3D-UNet与Transformer的恒存性保障 大家好，今天我们来深入探讨视频生成领域中一个至关重要的问题：时空一致性。具体来说，我们将聚焦于如何利用3D-UNet和Transformer架构来维持生成视频中物体的恒存性。 1. 时空一致性的重要性 视频生成不同于静态图像生成，它不仅需要生成逼真的画面，更重要的是保证生成视频帧与帧之间的连贯性。这意味着视频中的物体应该在时间维度上保持一致，避免出现物体突然消失、变形或无逻辑移动的情况。这种时间维度上的一致性，我们称之为时空一致性。 缺乏时空一致性的视频会给人一种不真实、混乱的感觉，严重影响观看体验。例如，想象一下，生成一段人在房间里走动的视频，如果人物突然消失又突然出现，或者走路方向瞬间改变，这显然是不合理的。 因此，提高视频生成的时空一致性是提升视频生成质量的关键所在。 2. 传统方法的局限性 早期的视频生成方法，例如基于GAN的图像序列生成，往往难以保证时空一致性。这些方法通常独立地生成每一帧图像，缺乏对时间信息的有效建模，导致帧与帧之间缺乏关联。 例如，直接将2D GAN扩展到视频生成，可能会出现以下问题 …