Generating, Fast and Slow: Scalable Parallel Video Generation with Video Interface Networks
作者: Bhishma Dedhia, David Bourgin, Krishna Kumar Singh, Yuheng Li, Yan Kang, Zhan Xu, Niraj K. Jha, Yuchen Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-08-08)
💡 一句话要点
提出视频接口网络VINs，实现可扩展的并行视频生成，提升长视频生成效率与质量。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视频生成 扩散模型 并行推理 长视频 时间一致性 视频接口网络 Diffusion Transformer
📋 核心要点
- 长视频生成面临计算量大的挑战，现有方法如分块生成存在一致性问题，限制了生成质量。
- 提出视频接口网络VINs，通过抽象模块实现视频块的并行推理，提升生成效率和视频连贯性。
- 实验表明，VINs在VBench上优于现有分块方法，并在运动平滑度和计算效率上达到SOTA。
📝 摘要（中文）
扩散Transformer（DiT）能够生成逼真的短视频，但直接训练和采样具有全局注意力的长视频在计算上仍然具有挑战性。其他方法将长视频分解为短视频片段的顺序生成，需要多次采样链迭代和专门的一致性模块。为了克服这些挑战，我们引入了一种名为视频接口网络（VINs）的新范例，它使用抽象模块来增强DiT，从而实现视频块的并行推理。在每个扩散步骤中，VINs从局部块的噪声输入和编码表示中编码全局语义，反过来，指导DiT并行地对块进行去噪。VIN和DiT的耦合是在去噪目标上端到端学习的。此外，VIN架构维护固定大小的编码token，通过单个交叉注意力步骤对输入进行编码。因此，将编码token与输入解耦使VIN能够扩展到长视频并学习必要的语义。在VBench上的实验表明，VINs在保持背景一致性和主体连贯性方面优于现有的基于块的方法。然后，我们通过光流分析表明，我们的方法在比完整生成少使用25-40%的FLOPs的情况下，实现了最先进的运动平滑度。最后，在一项用户研究中，人类评估者对我们方法的整体视频质量和时间一致性给予了积极评价。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长视频生成中计算量大、时间一致性难以保证的问题。现有方法，如直接使用Diffusion Transformer或分块生成，要么计算成本过高，要么在长视频中出现背景不一致、主体不连贯等问题。这些痛点限制了长视频生成技术的实际应用。
核心思路：论文的核心思路是引入视频接口网络（VINs），通过一个抽象模块对视频块进行编码，提取全局语义信息，并指导Diffusion Transformer并行地对视频块进行去噪。这种并行处理方式显著降低了计算复杂度，同时全局语义信息的引入有助于保持视频的时间一致性。
技术框架：VINs框架包含两个主要模块：视频接口网络（VIN）和Diffusion Transformer（DiT）。VIN负责对输入的视频块进行编码，生成固定大小的编码token，这些token包含了视频的全局语义信息。DiT则利用这些编码token，并行地对视频块进行去噪，生成最终的视频。整个框架采用端到端的方式进行训练，优化去噪目标。
关键创新：论文的关键创新在于VINs的架构设计，特别是其抽象模块。该模块通过单个交叉注意力步骤将输入视频块编码为固定大小的token，实现了输入与编码的解耦。这种解耦使得VINs能够扩展到长视频，并有效地学习视频的全局语义信息。此外，并行推理的设计也显著提升了生成效率。
关键设计：VINs使用交叉注意力机制将视频块编码为固定大小的token。具体来说，VINs接收局部块的噪声输入，并通过交叉注意力层将其映射到一组固定大小的编码token。这些token随后被传递给DiT，用于指导去噪过程。损失函数采用标准的去噪扩散概率模型（DDPM）损失函数，用于优化VINs和DiT的参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VINs在VBench数据集上优于现有的基于块的方法，在保持背景一致性和主体连贯性方面表现出色。光流分析显示，VINs在运动平滑度方面达到了最先进水平，同时计算量减少了25-40%。用户研究也表明，人类评估者对VINs生成的视频质量和时间一致性给予了积极评价。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域，能够高效生成高质量的长视频内容。例如，可以用于生成电影中的特效场景、游戏中的过场动画，以及VR/AR应用中的沉浸式体验内容。未来，该技术有望进一步推动视频内容创作的自动化和智能化。
📄 摘要（原文）
Diffusion Transformers (DiTs) can generate short photorealistic videos, yet directly training and sampling longer videos with full attention across the video remains computationally challenging. Alternative methods break long videos down into sequential generation of short video segments, requiring multiple sampling chain iterations and specialized consistency modules. To overcome these challenges, we introduce a new paradigm called Video Interface Networks (VINs), which augment DiTs with an abstraction module to enable parallel inference of video chunks. At each diffusion step, VINs encode global semantics from the noisy input of local chunks and the encoded representations, in turn, guide DiTs in denoising chunks in parallel. The coupling of VIN and DiT is learned end-to-end on the denoising objective. Further, the VIN architecture maintains fixed-size encoding tokens that encode the input via a single cross-attention step. Disentangling the encoding tokens from the input thus enables VIN to scale to long videos and learn essential semantics. Experiments on VBench demonstrate that VINs surpass existing chunk-based methods in preserving background consistency and subject coherence. We then show via an optical flow analysis that our approach attains state-of-the-art motion smoothness while using 25-40% fewer FLOPs than full generation. Finally, human raters favorably assessed the overall video quality and temporal consistency of our method in a user study.