Matten: Video Generation with Mamba-Attention

📄 arXiv: 2405.03025v2 📥 PDF

作者: Yu Gao, Jiancheng Huang, Xiaopeng Sun, Zequn Jie, Yujie Zhong, Lin Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-05 (更新: 2024-05-10)

💡 一句话要点

Matten：一种基于Mamba-Attention的视频生成潜在扩散模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频生成 潜在扩散模型 Mamba架构 时空注意力 长序列建模

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型通常计算成本高昂，难以兼顾局部细节和全局一致性。
  2. Matten模型结合时空注意力和双向Mamba，分别建模局部和全局视频内容，降低计算复杂度的同时提升生成质量。
  3. 实验结果表明，Matten在FVD等指标上优于现有模型，且模型复杂度与视频质量呈正相关，展现出良好的扩展性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Matten的先进视频生成潜在扩散模型，它采用了Mamba-Attention架构。Matten以极低的计算成本，利用时空注意力进行局部视频内容建模，并使用双向Mamba进行全局视频内容建模。全面的实验评估表明，Matten在基准性能上与当前基于Transformer和基于GAN的模型具有竞争优势，实现了卓越的FVD分数和效率。此外，我们观察到我们设计的模型的复杂性与视频质量的提高之间存在直接的正相关关系，表明Matten具有出色的可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：视频生成旨在根据给定的条件（例如文本描述或初始帧）生成逼真的视频序列。现有方法，特别是基于Transformer的模型，在处理长视频时面临计算复杂度高的问题，难以捕捉视频中的长程依赖关系。GAN虽然生成速度快，但训练不稳定，且容易出现模式崩塌等问题。因此，如何在保证视频质量的同时，降低计算成本，是视频生成领域的一个重要挑战。

核心思路：Matten的核心思路是利用Mamba架构高效地建模视频中的全局时序依赖关系，同时结合时空注意力机制捕捉局部细节。Mamba是一种选择性状态空间模型，具有线性复杂度，能够有效处理长序列数据。通过将Mamba与注意力机制相结合，Matten能够在计算效率和生成质量之间取得平衡。

技术框架：Matten采用潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）作为整体框架。该框架包含编码器、解码器和扩散过程三个主要部分。首先，编码器将输入视频帧压缩到低维潜在空间。然后，在扩散过程中，噪声逐渐添加到潜在表示中。接下来，Mamba-Attention模块用于在去噪过程中建模视频的时空依赖关系。最后，解码器将去噪后的潜在表示解码回视频帧。

关键创新：Matten的关键创新在于Mamba-Attention架构。具体来说，它使用双向Mamba模块来建模全局视频内容，并使用时空注意力模块来建模局部视频内容。双向Mamba能够捕捉视频序列中过去和未来的信息，从而更好地理解视频内容。时空注意力模块则关注视频帧之间的局部关系，从而生成更清晰、更连贯的视频。

关键设计：Matten的关键设计包括：1) 使用双向Mamba模块，允许模型同时考虑过去和未来的信息；2) 采用时空注意力机制，关注视频帧之间的局部关系；3) 在潜在空间中进行扩散和去噪，降低计算复杂度；4) 通过实验验证了模型复杂度和视频质量之间的正相关关系，为模型扩展提供了指导。

📊 实验亮点

Matten在视频生成任务上取得了显著的性能提升，在基准数据集上实现了优于现有Transformer和GAN模型的FVD分数。实验结果表明，Matten在计算效率方面也具有优势，能够在较低的计算成本下生成高质量的视频。此外，研究还发现模型复杂度与视频质量之间存在正相关关系，为进一步提升Matten的性能提供了方向。

🎯 应用场景

Matten模型在视频生成领域具有广泛的应用前景，例如：视频编辑、游戏开发、电影制作、虚拟现实等。它可以用于生成各种类型的视频，例如：动画、特效、场景模拟等。此外，Matten还可以用于视频修复、视频插帧等任务，提高视频质量和流畅度。未来，Matten有望成为视频内容创作的重要工具，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce Matten, a cutting-edge latent diffusion model with Mamba-Attention architecture for video generation. With minimal computational cost, Matten employs spatial-temporal attention for local video content modeling and bidirectional Mamba for global video content modeling. Our comprehensive experimental evaluation demonstrates that Matten has competitive performance with the current Transformer-based and GAN-based models in benchmark performance, achieving superior FVD scores and efficiency. Additionally, we observe a direct positive correlation between the complexity of our designed model and the improvement in video quality, indicating the excellent scalability of Matten.