ASurvey: Spatiotemporal Consistency in Video Generation
作者: Zhiyu Yin, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Ruili Jiang, Juntao Li, Hongdong Li, Jin Liu, Yang Xiang, Jun Yu, Min Zhang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-02-25
💡 一句话要点
综述：视频生成中的时空一致性研究进展
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 时空一致性 人工智能生成内容 AIGC 深度学习 视频建模 生成模型
📋 核心要点
- 视频生成面临时空一致性的挑战，现有方法难以同时保证帧质量和时间连贯性。
- 该综述从时空一致性的角度，系统性地回顾了视频生成领域的最新进展。
- 文章涵盖基础模型、信息表示、生成方案等五个关键方面，并探讨了未来方向。
📝 摘要（中文）
视频生成作为一种动态视觉生成方法，正在推动人工智能生成内容（AIGC）的边界。视频生成提出了超越静态图像生成的独特挑战，它既需要高质量的独立帧，也需要时间连贯性以维持时空序列的一致性。最近的研究工作旨在解决视频生成中的时空一致性问题，但鲜有文献综述从这个角度进行组织。这一差距阻碍了对高质量视频生成底层机制的更深入理解。在本综述中，我们系统地回顾了视频生成的最新进展，涵盖五个关键方面：基础模型、信息表示、生成方案、后处理技术和评估指标。我们特别关注它们在维持时空一致性方面的贡献。最后，我们讨论了该领域的未来方向和挑战，希望能够激发进一步的努力，以推进视频生成的发展。
🔬 方法详解
问题定义：视频生成旨在创建逼真且连贯的视频序列。现有方法在生成高质量视频时，常常难以维持视频帧之间的时间一致性，导致画面跳跃、物体变形等问题。这些问题源于模型难以有效地捕捉和建模视频中的时空依赖关系。
核心思路：该综述的核心思路是从时空一致性的角度出发，对现有的视频生成方法进行分类和分析，重点关注各种方法在维持时空一致性方面的策略和贡献。通过梳理不同方法的优缺点，为未来的研究提供指导。
技术框架：该综述的技术框架主要围绕视频生成的五个关键方面展开：1) 基础模型：考察不同类型的生成模型（如GAN、VAE、Transformer等）在视频生成中的应用；2) 信息表示：分析不同的视频表示方法（如光流、3D卷积等）对时空一致性的影响；3) 生成方案：总结不同的视频生成策略（如自回归生成、并行生成等）；4) 后处理技术：介绍用于提高视频质量和一致性的后处理方法；5) 评估指标：讨论用于评估视频生成质量和时空一致性的指标。
关键创新：该综述的创新之处在于其独特的视角，即从时空一致性的角度来审视视频生成领域。以往的综述可能更侧重于模型的架构或生成速度，而该综述则更加关注如何保证生成视频的连贯性和真实感。
关键设计：该综述的关键设计在于其系统性的分类和分析框架。通过将视频生成方法分解为五个关键方面，并针对每个方面进行深入的讨论，该综述能够全面地展示该领域的研究现状和发展趋势。此外，该综述还对未来的研究方向和挑战进行了展望，为研究者提供了有价值的参考。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地回顾了视频生成领域的最新进展，并从时空一致性的角度进行了深入的分析。通过对不同方法的优缺点进行比较，该综述为研究者提供了有价值的参考，并指出了未来研究的潜在方向。该综述涵盖了基础模型、信息表示、生成方案等五个关键方面，内容全面且深入。
🎯 应用场景
视频生成技术具有广泛的应用前景，包括电影制作、游戏开发、虚拟现实、广告营销等领域。高质量的视频生成可以降低内容创作成本，提高创作效率，并为用户带来更加沉浸式的体验。未来，随着技术的不断发展，视频生成将在更多领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Video generation, by leveraging a dynamic visual generation method, pushes the boundaries of Artificial Intelligence Generated Content (AIGC). Video generation presents unique challenges beyond static image generation, requiring both high-quality individual frames and temporal coherence to maintain consistency across the spatiotemporal sequence. Recent works have aimed at addressing the spatiotemporal consistency issue in video generation, while few literature review has been organized from this perspective. This gap hinders a deeper understanding of the underlying mechanisms for high-quality video generation. In this survey, we systematically review the recent advances in video generation, covering five key aspects: foundation models, information representations, generation schemes, post-processing techniques, and evaluation metrics. We particularly focus on their contributions to maintaining spatiotemporal consistency. Finally, we discuss the future directions and challenges in this field, hoping to inspire further efforts to advance the development of video generation.