MovieDreamer: Hierarchical Generation for Coherent Long Visual Sequence
作者: Canyu Zhao, Mingyu Liu, Wen Wang, Weihua Chen, Fan Wang, Hao Chen, Bo Zhang, Chunhua Shen
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-23 (更新: 2025-11-25)
备注: 30 pages, 22 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
MovieDreamer：提出层级生成框架，实现连贯长视觉序列的电影级视频生成
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 长视频生成 层级生成 自回归模型 扩散模型 多模态融合 电影制作 视觉叙事
📋 核心要点
- 现有视频生成方法难以建模复杂叙事和维持长时间的角色一致性，限制了长视频内容的生成。
- MovieDreamer采用层级框架，利用自回归模型保证叙事连贯性，扩散模型实现高质量渲染。
- 实验表明，MovieDreamer在视觉和叙事质量上均优于现有方法，并显著延长了生成视频的长度。
📝 摘要（中文）
视频生成领域的最新进展主要集中在使用扩散模型生成短视频内容。然而，这些方法在建模复杂叙事和维持长时间的角色一致性方面存在不足，而这对于电影等长视频制作至关重要。我们提出了MovieDreamer，一种新颖的层级框架，它结合了自回归模型的优势和基于扩散的渲染技术，从而开创了具有复杂情节进展和高视觉保真度的长视频生成。我们的方法利用自回归模型进行全局叙事连贯性建模，预测视觉token序列，然后通过扩散渲染将其转换为高质量的视频帧。这种方法类似于传统的电影制作流程，将复杂的故事分解为可管理的场景捕捉。此外，我们采用多模态剧本，用详细的角色信息和视觉风格来丰富场景描述，从而增强跨场景的连续性和角色身份。我们在各种电影类型上进行了广泛的实验，表明我们的方法不仅实现了卓越的视觉和叙事质量，而且有效地将生成内容的持续时间显著扩展到超出当前的能力。
🔬 方法详解
问题定义：当前视频生成方法，特别是基于扩散模型的方法，在生成长时序视频时面临挑战。主要痛点在于难以维持全局叙事的一致性，以及保证角色在不同场景中的身份一致性。这些问题导致生成的长视频缺乏连贯性和可信度，无法满足电影等长视频制作的需求。
核心思路：MovieDreamer的核心思路是将长视频生成过程分解为两个层次：全局叙事规划和局部视觉渲染。首先，使用自回归模型对全局叙事进行建模，生成一系列视觉token，这些token代表了视频中的关键场景。然后，使用扩散模型将这些视觉token渲染成高质量的视频帧。这种分层方法借鉴了传统电影制作的流程，将复杂的故事分解为可管理的场景。
技术框架：MovieDreamer的整体框架包含两个主要模块：自回归叙事模型和扩散渲染模型。自回归叙事模型负责生成视觉token序列，该模型以多模态剧本作为输入，剧本中包含详细的角色信息和视觉风格描述。扩散渲染模型则负责将视觉token转换为高质量的视频帧。整个流程类似于电影制作，先确定剧本和场景，再进行拍摄和后期制作。
关键创新：MovieDreamer的关键创新在于其层级生成框架，该框架将长视频生成分解为全局叙事规划和局部视觉渲染两个阶段。这种分层方法能够有效地解决长视频生成中的一致性问题。此外，MovieDreamer还引入了多模态剧本，用于增强角色和场景的描述，从而提高生成视频的质量和连贯性。与现有方法相比，MovieDreamer能够生成更长、更连贯、更具视觉吸引力的视频。
关键设计：自回归叙事模型采用Transformer架构，以多模态剧本作为输入，预测视觉token序列。扩散渲染模型采用U-Net架构，以视觉token作为条件，生成高质量的视频帧。多模态剧本包含文本描述、角色信息和视觉风格描述，这些信息被编码成向量表示，作为自回归叙事模型的输入。损失函数包括自回归损失和扩散损失，用于优化自回归叙事模型和扩散渲染模型。
📊 实验亮点
实验结果表明，MovieDreamer在各种电影类型上均取得了显著的成果。与现有方法相比，MovieDreamer生成的视频在视觉质量、叙事连贯性和角色一致性方面均有显著提升。此外，MovieDreamer能够生成比现有方法更长的视频序列，例如，可以生成超过1分钟的连贯视频片段。主页展示了大量实验结果，证明了MovieDreamer的有效性。
🎯 应用场景
MovieDreamer具有广泛的应用前景，包括电影制作、游戏开发、广告创意、教育娱乐等领域。它可以用于快速生成电影片段、游戏过场动画、广告创意素材，以及个性化教育视频。该研究的实际价值在于降低了长视频制作的门槛，提高了视频制作的效率。未来，MovieDreamer有望成为一种强大的视频创作工具，推动视频内容的创新和发展。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in video generation have primarily leveraged diffusion models for short-duration content. However, these approaches often fall short in modeling complex narratives and maintaining character consistency over extended periods, which is essential for long-form video production like movies. We propose MovieDreamer, a novel hierarchical framework that integrates the strengths of autoregressive models with diffusion-based rendering to pioneer long-duration video generation with intricate plot progressions and high visual fidelity. Our approach utilizes autoregressive models for global narrative coherence, predicting sequences of visual tokens that are subsequently transformed into high-quality video frames through diffusion rendering. This method is akin to traditional movie production processes, where complex stories are factorized down into manageable scene capturing. Further, we employ a multimodal script that enriches scene descriptions with detailed character information and visual style, enhancing continuity and character identity across scenes. We present extensive experiments across various movie genres, demonstrating that our approach not only achieves superior visual and narrative quality but also effectively extends the duration of generated content significantly beyond current capabilities. Homepage: https://aim-uofa.github.io/MovieDreamer/.