字节跳动科学家组团演讲，揭秘AI视频生成大招！

智东西7月19日报道，今日下午，在字节跳动AI技术菁英论坛上，字节跳动豆包大模型视觉基础研究团队负责人冯佳时主持，多位视觉大模型研究的关键人物集中演讲，详细解读字节跳动在视频生成和3D图像生成模型的一系列创新技术。

2022年，字节跳动发布了视频生成模型的第一个版本，在这之后，研究人员开始在移动算法、硬件效率等维度进行模型优化。在运动算法优化方面，研究人员需要创建长视频数据集。

目前，视频生成效果中运动范围都较小，如下图中人物的运动轨迹实际上在整个画面中只占很小的位置。

想实现更加动态的视频效果，需要繁重的GPU资源以及大量训练数据。

研究人员通过保持给定Token一致性，就可以确保生成不同时刻的剪辑是相同Token。

通用视频生成模型的最终目标是希望不投入太多GPU资源以及大量数据，同时生成过程可控。把这些结合起来就是字节跳动研究人员的最终解决方案。

他们将文生视频分为两个过程，从文本到图像的处理过程只需要文本和图像数据，第二步是图像到视频。在文生图的过程中让不同图像持有相同ID，就可以降低训练难度。

基于语言和视觉的基础模型可以提供很强的现实泛化能力，其背后的难题就是数据方案和模型方案。DepthAything提出了一种单目深度估计技术，能更有效地从2D图像中识别出深度信息图。

基于此，字节跳动的研究人员进行了数据缩放，Bingyi Kang谈道，首先是汇总所有的数据，研究人员集成了6个公共数据集和大约1500万张图片。随后基于这些数据训练模型。研究人员在标记图像上单独训练教师模型，并通过这个教师网络对所有图像进行适当处理。

为了让数据标记更有效，研究人员采取了两种措施，第一种是将数据增强添加到未标记的图像中，第二种是使用非知识论文损失函数。

此外，真实数据有一定噪声，会出现错误匹配的情况且成本很高。因此，他们首先在纯合成图像上训练一个教师模型，然后使用这个教师模型对所有未标记的图像进行工作室标记，然后只使用真实图像的学生标签来改变学生模型。

DepthAnything技术的应用有望使得短视频平台上的2D影像转化为3D影像，或将应用于XR产业。

三维技术在电影视觉特效、AR等场景中拥有广泛应用，人们可以自定义自己的角色、视觉效果，城市生成技术可以应用于城市规划、工业设计等。目前，研究人员多利用二维扩散模型生成多视角图像，然后再将这些图像转化为精准3D模型。

张健锋谈道，首先可以给定文本或图像的输入内容，通过多个不同模型生成，然后使用快速重建模型从多个图像中重建相应的城市对象。这一过程通常可以在10秒内完成。

但这一生成的图像与原始输入之间仍会存在明显的性能差距，字节跳动的研究人员提出了多视角条件扩散模型Magc-Boost，可以利用多个图像来优化成本生成结果，这一优化时间大约为15分钟，其目的在于让图像中能尽可能多包含对象的细节信息。

在与其他结果进行比较中，Magc-Boost可以实现快速精化，并保留过程中的内容特性，并能在短时间内快速改进细节。

目前，一些图像编辑工具中，用户精确控制将其移动到特定位置等基础功能还无法实现。廖俊豪称，因此，一个快速高效的基于拖拽的图像编辑方案十分必要。

在图像编辑工具中，字节跳动的四个目标就是快、未编辑区域不会产生变化、外观不变、 将图片信息移动到目标位置。

相比于此前的方式，InstaDrag的图片编辑可以实现10-100倍的速度提升，同时编辑更准确。同时，自然视频中会包含大量的运动线索，这些视频数据就可以形成配对监督来训练模型。

为了保证未编辑区域不发生变化，研究人员提供了一个遮罩，可以确保遮罩外的每个像素保持不变只拖动遮罩内区域。

在Demo演示中，用户选择遮罩区域并进行相应拖动后，会出现4个结果以便从中选择。

世界模型，被认为是通往AGI的关键路径之一。想要真正理解物理世界，也就意味着需要更多视觉信号，如二维、三维图像、视频等。