RepVideo: Rethinking Cross-Layer Representation for Video Generation
作者: Chenyang Si, Weichen Fan, Zhengyao Lv, Ziqi Huang, Yu Qiao, Ziwei Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-15
备注: Project page: https://vchitect.github.io/RepVid-Webpage
💡 一句话要点
RepVideo：通过重构跨层表示增强视频生成的时间一致性和空间准确性
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视频生成 扩散模型 跨层表示 时间一致性 空间准确性 特征融合 注意力机制
📋 核心要点
- 现有视频生成方法侧重模型规模，忽略了中间层表示对时间一致性的影响，导致生成视频质量受限。
- RepVideo通过累积相邻层特征，构建更稳定、更具表达力的语义表示，作为注意力机制的输入。
- 实验表明，RepVideo在空间准确性和时间一致性方面均有显著提升，尤其擅长捕捉复杂空间关系。
📝 摘要（中文）
扩散模型显著提升了视频生成质量，但现有研究主要集中于扩大模型训练规模，而对表示本身对视频生成过程的直接影响缺乏深入研究。本文首先研究了中间层特征的特性，发现不同层之间的注意力图存在显著差异。这些差异导致不稳定的语义表示，并造成特征之间的累积差异，最终降低相邻帧之间的相似性，影响时间一致性。为了解决这个问题，我们提出了RepVideo，一种用于文本到视频扩散模型的增强表示框架。通过累积相邻层的特征以形成丰富的表示，该方法捕获更稳定的语义信息。这些增强的表示被用作注意力机制的输入，从而提高语义表达能力，同时确保相邻帧之间的特征一致性。大量实验表明，RepVideo不仅显著增强了生成准确空间外观的能力，例如捕获多个对象之间复杂的空间关系，而且提高了视频生成中的时间一致性。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到视频的生成模型，虽然在生成质量上取得了显著进展，但仍然面临时间一致性问题。作者发现，中间层的特征表示在不同层之间存在显著差异，导致语义信息不稳定，相邻帧之间的特征差异累积，最终影响视频的时间连贯性。
核心思路：RepVideo的核心思路是通过融合相邻层的特征表示，构建更丰富、更稳定的语义表示。这种融合可以有效减少层间特征差异，提高语义表达能力，从而提升生成视频的时间一致性和空间准确性。作者认为，通过这种方式，可以更好地利用扩散模型中间层的特征信息。
技术框架：RepVideo主要包含特征提取、特征融合和注意力机制增强三个阶段。首先，从扩散模型的中间层提取特征。然后，将相邻层的特征进行累积，形成增强的特征表示。最后，将增强的特征表示作为注意力机制的输入，用于生成视频帧。整体框架是在现有的文本到视频扩散模型基础上进行改进，属于即插即用的模块。
关键创新：RepVideo的关键创新在于提出了跨层特征融合的思想，通过累积相邻层的特征来增强语义表示的稳定性和表达能力。与以往主要关注模型结构和训练策略的研究不同，RepVideo关注中间层特征表示本身，并提出了有效的改进方案。
关键设计：RepVideo在特征融合方面，采用了简单的累加方式，作者认为这种方式已经足够有效。在注意力机制方面，直接将增强的特征表示作为输入，没有引入额外的参数或损失函数。具体的层数选择和融合权重等超参数设置在论文中没有明确说明，可能需要根据具体任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RepVideo在多个视频生成数据集上取得了显著的性能提升。与基线模型相比，RepVideo不仅提高了生成视频的时间一致性，还增强了空间细节的表达能力，能够更准确地捕捉多个对象之间的复杂空间关系。具体的性能指标提升数据在论文中给出，证明了RepVideo的有效性。
🎯 应用场景
RepVideo具有广泛的应用前景，可用于生成高质量的电影片段、游戏动画、广告视频等。通过提升视频生成的时间一致性和空间准确性，可以减少人工后期处理的需求，提高内容创作效率。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更逼真的视觉体验。
📄 摘要（原文）
Video generation has achieved remarkable progress with the introduction of diffusion models, which have significantly improved the quality of generated videos. However, recent research has primarily focused on scaling up model training, while offering limited insights into the direct impact of representations on the video generation process. In this paper, we initially investigate the characteristics of features in intermediate layers, finding substantial variations in attention maps across different layers. These variations lead to unstable semantic representations and contribute to cumulative differences between features, which ultimately reduce the similarity between adjacent frames and negatively affect temporal coherence. To address this, we propose RepVideo, an enhanced representation framework for text-to-video diffusion models. By accumulating features from neighboring layers to form enriched representations, this approach captures more stable semantic information. These enhanced representations are then used as inputs to the attention mechanism, thereby improving semantic expressiveness while ensuring feature consistency across adjacent frames. Extensive experiments demonstrate that our RepVideo not only significantly enhances the ability to generate accurate spatial appearances, such as capturing complex spatial relationships between multiple objects, but also improves temporal consistency in video generation.