字节发布MagicVideo2文本生成视频模型，一句话即可生成动态视频

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Vincentian 图形的流行也导致了对从文本生成高保真视频的需求不断增长。正是这种需求的增长推动了该领域的重要研究。

在这项工作中，字节跳动发布了MagicVideo-V2 Vincent视频模型，它将文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块和帧插值模块集成到端到端视频生成管道中。

得益于这些架构设计，MagicVideo-V2 可以生成具有高保真度和平滑度的精美高分辨率视频。通过大规模用户评测，该模型的性能也超过了Runway、Pika 1.0、Morph、Moon Valley、Stable Video Diffusion 等其他文本转视频模型的性能。

例如，输入以下内容：

一个穿着粉色裙子的小女孩弹钢琴

“一个年轻漂亮的女孩，穿着粉红色的裙子，正在优雅地弹钢琴。”

该模型首先会通过Vincentian 图模型生成与当前输入文本匹配的图片，然后使用图片和文本描述使用图生成视频模型生成简单的视频，并使用视频到视频模型执行超级-对当前视频进行分辨率技术合成，使视频更加清晰，最后利用帧插值模型对视频中的帧进行插值，使视频中的动作更加细腻。

输入以下内容：

钢铁侠飞越燃烧的城市

“钢铁侠飞越燃烧的城市，周围环境非常细致，城市在燃烧，闪亮的钢铁侠套装，逼真，4k超高清晰度。”

输入以下内容：

一艘大船在波涛汹涌的大海上航行

“在波涛汹涌的海洋中飞越海盗船之间的激烈战斗。”

总体来说，MagicVideo-V2模型生成的视频超高清，动作非常流畅，没有卡顿的情况。而且模型生成的视频动画非常漂亮。

总体而言，MagicVideo-V2 模型的T2I 模块创建了一个封装所描述场景的10241024 图像。随后，I2V模块对静止图像进行动画处理，生成60060032帧序列图片。 V2V模块将这些帧的分辨率增强到1048048，同时细化视频内容。最后，插值模块将序列扩展至94帧，得到10481048分辨率的视频，具有较高的分辨率和视频帧数。这保证了视频的高质量和动作的流畅性。

MagicVideo-V2模型由以下关键模块组成：

• 生成图像的文本到图像模型(T2I)

根据给定的文本描述，生成相应的图像。 T2I模块以用户的文本提示作为输入，生成10241024的图像作为视频生成的参考图像。参考图像有助于描述视频内容和视频风格。提议的MagicVideo-V2 与不同的T2I 型号兼容。具体来说，MagicVideo-V2采用了字节跳动开发的基于扩散的T2I模型，可以输出高分辨率图像。

• 使用文本提示和生成的图像到视频模型(I2V)

通过第一步获得的图片和文字描述生成相应的动态视频。 I2V模块基于SD1.5模型构建，利用人类反馈来提高模型的视觉质量以及内容一致性。该模型部署ControlNet 模块直接从参考图像中提取RGB 信息并将其应用于所有视频帧。这些技术将视频帧与参考图像很好地对齐，以便模型可以产生清晰、流畅的运动。

MagicVideo-V2模型采用图像-视频联合训练策略来训练I2V模块，其中图像被视为单帧视频。联合训练的动机是通过利用高质量的内部图像数据集来提高生成的视频帧的质量。图像数据集部分也很好地弥补了视频数据集多样性和体积的不足。

•视频到视频模型（V2V）

优化关键帧并执行超分辨率处理以生成高分辨率视频。 V2V 模块的设计与I2V 模块类似。它与I2V 模块共享相同的模型主干和空间层。其运动模块使用高分辨率视频的子集进行单独微调，以实现视频超分辨率。

这里还使用了图像外观编码器和ControlNet 模块。事实证明，这一点至关重要，因为模型需要更高的分辨率来生成视频帧。

•视频帧插值模型（VFI）

用于在帧之间插入关键帧以平滑视频运动并最终生成高分辨率、流畅、高度美观的视频。 VFI 模块使用内部训练的基于GAN 的VFI 模型。它使用增强型可变形可分离卷积(EDSC) 头，与基于VQ-GAN 的架构配对，类似于自动编码器模型。为了进一步增强其稳定性和平滑度，MagicVideo-V2模型采用了预训练的轻量级插值模型。

正是通过上述四个模型，MagicVideo-V2模型可以从输入文本中提取关键信息，并输出动作丝滑的精美视频。

在人类评估模型上，MagicVideo-V2模型取得了一定的效果，并且与其他模型相比，MagicVideo-V2模型比其他大模型具有更好的效果。