Mora

Mora是由微软与理海大学的研究团队共同开发的多智能体（AI Agents）框架，旨在处理通用的视频生成任务。该框架的设计灵感源自于OpenAI的Sora视频生成模型，致力于通过多个视觉智能体的协同工作，产生高质量的视频内容。Mora将视频生成流程分解为多个子任务，并为每个子任务指派专门的智能体，从而实现多样化的视频生成功能。

Mora是什么

Mora是一个创新的多智能体框架，专门用于视频生成领域，由微软和理海大学的研究者们共同推出。其核心理念是利用多个视觉智能体的合作，生成高质量的视频内容。Mora通过将视频生成的复杂过程拆分为多个子任务，为每个任务分配特定的智能体，从而实现了多种视频生成能力。

实验数据显示，Mora在生成高分辨率（1024×576）、时长为12秒的视频时表现优异，总共生成75帧。然而，在处理动态物体较多的场景时，Mora与Sora相比的性能表现存在明显差距。同时，尝试生成超过12秒的视频时，视频质量会显著下降。

Mora的主要功能

• 文本到视频生成：Mora能够根据用户提供的文本描述自动生成相应的视频内容，适用于从简单场景描述到复杂故事情节的创作。
• 图像到视频生成：Mora不仅支持从文本生成视频，还能结合用户提供的初始图像和文本提示，生成与之匹配的视频序列，增加内容的多样性和细节。
• 扩展生成视频：Mora可以对已有的视频内容进行扩展和编辑，增加新元素或延长视频时长。
• 视频编辑功能：Mora具有强大的编辑能力，能够根据用户的文本指令修改视频，如更改场景、调整对象特性或添加新元素。
• 视频连接：Mora能够将多个视频片段无缝连接，创造流畅的过渡效果，适合制作视频合集或剪辑。
• 模拟数字世界：Mora可以根据文本描述创建出具有数字世界风格的视频序列，如游戏场景或虚拟环境。

Mora的官网入口

• GitHub地址：https://github.com/lichao-sun/Mora（源码和模型待开源）
• arXiv研究论文：http://arxiv.org/abs/2403.13248

Mora的工作原理

Mora的工作机制基于一个多智能体架构，通过协同多个专业化的AI智能体来完成视频生成任务。每个智能体负责特定的子任务，这些任务共同构成了完整的视频生成流程。

以下是Mora工作流程的详细步骤：

1. 任务分解：Mora将复杂的视频生成任务拆分为多个子任务，每个子任务由一个专门的智能体负责。
2. 智能体角色定义：Mora设定了五种基本角色的智能体：
   • 提示选择与生成智能体：使用大型语言模型（如GPT-4或Llama）来优化和选择文本提示，以提高生成图像的相关性与质量。
   • 文本到图像生成智能体：将文本提示转换为高质量的初始图像。
   • 图像到图像生成智能体：根据文本指令对给定的源图像进行修改。
   • 图像到视频生成智能体：将静态图像转化为动态视频序列。
   • 视频连接智能体：基于两个输入视频创建平滑过渡的视频。
3. 工作流程：Mora会根据任务需求，自动组织智能体按特定顺序执行子任务。例如，文本到视频生成的任务可能包括以下步骤：
   • 首先，提示选择与生成智能体处理文本提示。
   • 接着，文本到图像生成智能体根据优化后的文本提示生成初始图像。
   • 然后，图像到视频生成智能体将初始图像转化为视频序列。
   • 最后，如果需要，视频连接智能体可以将多个视频片段连接成一个连贯的视频。
4. 多智能体协作：智能体通过预定义的接口和协议进行相互通信，确保整个视频生成过程的连贯性与一致性。
5. 生成与评估：每个智能体完成其子任务后，会把结果传递给下一个智能体，直至完成整个视频生成过程。生成的视频将根据预定义的评估标准进行质量评估。
6. 迭代与优化：Mora框架允许通过迭代与优化来提升视频生成的质量。智能体可以根据反馈调整其参数，以改善生成视频的质量与与文本提示的一致性。