GPDiT

GPDiT – 清华北大联合阶跃星辰等推出的视频生成模型

GPDiT是什么

GPDiT（Generative Pre-trained Autoregressive Diffusion Transformer）是由北京大学、清华大学、StepFun公司及中国科学技术大学共同研发的一种前沿视频生成模型。该模型巧妙地结合了扩散模型与自回归模型的优点，通过自回归方式有效预测潜在的未来帧，能够自然地建模动态及其语义一致性。GPDiT还引入了一种轻量级的因果注意力机制，以降低计算成本，并采用无参数的旋转基时间条件策略，成功编码时间信息。GPDiT在视频生成、视频表示以及少样本学习等任务中展现了卓越的性能，证明了其在多种视频建模应用中的广泛适应性和灵活性。

GPDiT的主要功能

• 高质量视频生成：生成具有高时间一致性和流畅的长序列视频。
• 视频表示学习：结合自回归建模与扩散过程，深度学习视频的语义和动态表示，以用于后续任务。
• 少样本学习：能够迅速适应多种视频处理任务，如风格转换和边缘检测等。
• 多任务学习：支持多种视频处理功能，包括灰度转换、深度估计和人物检测等。

GPDiT的技术原理

• 自回归扩散框架：通过自回归预测未来的潜在帧，自然建模动态与语义一致性。
• 轻量级因果注意力：引入轻量级因果注意力机制，避免在训练过程中对干净帧间的注意力计算，从而降低计算成本，同时不影响生成效果。
• 旋转基时间条件机制：提出一种无参数的旋转基时间条件策略，将噪声注入过程重新定义为数据与噪声分量在复平面上的旋转，去除了adaLN-Zero及相关参数，有效地编码时间信息。
• 连续潜在空间：在连续潜在空间中进行建模，增强了生成质量与表示能力。

GPDiT的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.07344

GPDiT的应用场景

• 视频创作：用于生成高质量视频，广泛应用于广告、影视、动画等领域。
• 视频编辑：实现风格转换、色彩调整、分辨率提升等编辑功能。
• 少样本学习：快速适应人物检测、边缘检测等多种任务。
• 内容理解：自动进行视频内容的标注、分类与检索。
• 创意生成：激发艺术家和设计师的灵感，生成具有艺术风格的视频。

常见问题

• GPDiT的主要优势是什么？ GPDiT结合了扩散模型和自回归模型的优势，能够高效生成高质量的视频，并在多项任务中表现出色。
• GPDiT适合哪些领域的应用？ GPDiT广泛适用于视频创作、编辑、少样本学习及内容理解等多个领域。
• 如何获取GPDiT的技术文档？ 您可以通过访问arXiv获取GPDiT的技术论文。