UnityVideo

UnityVideo – 快手可灵联合港科大开源的视频生成框架

UnityVideo：革新视频生成的智能新纪元

在人工智能飞速发展的浪潮中，视频生成技术正以前所未有的速度演进。香港科技大学，携手快手可灵团队与清华大学等顶尖研究力量，共同擘画了视频生成的新蓝图——UnityVideo。这不仅仅是一个简单的模型，而是一个突破性的多模态、多任务视频生成框架，它巧妙地融合了多种视觉维度（如图像分割、人体骨架、深度信息、光流场等）与创新的训练模式，旨在赋予视频生成模型对物理世界的深度洞察力。

UnityVideo 的核心魅力在于其精妙的动态噪声注入与模态自适应学习机制。通过这两大关键技术，它实现了 RGB 视频与辅助模态之间流畅的双向信息交互，极大地加速了模型的学习进程，并显著提升了其在未知场景下的泛化能力。

UnityVideo 的核心能力概览

• 全方位多模态视频生成：UnityVideo 能够根据文字描述，生成引人入胜的 RGB 视频。更令人惊叹的是，它还能整合深度图、光流、分割掩码、人体骨架、DensePose 等多种辅助视觉信息，进行联合生成。这种多模态的协同作用，使得生成的视频在物理真实性和时空连贯性上达到了新的高度。
• 精细化可控视频生成：该框架具备强大的可控性，能够依据深度图、光流等多种模态的指令，精准生成符合特定场景需求的视频内容。用户可以像指挥家一样，通过设定不同的模态条件，塑造出个性化的视频表达。
• 深度模态解析与估计：反之，UnityVideo 也能从普通的 RGB 视频中“抽丝剥茧”，精确估计出各种辅助模态信息，如深度图、光流场、分割掩码等。这为视频内容的多维度理解和解析提供了强有力的工具。
• 卓越的零样本泛化能力：UnityVideo 的一大亮点在于其出色的零样本泛化能力。即使面对训练数据中未曾出现过的场景和对象，它依然能够生成高质量的视频，并准确估计出多样的模态信息，展现出强大的适应性和前瞻性。
• 高效的多任务协同训练：在一个统一的框架内，UnityVideo 集成了视频生成、可控生成以及模态估计等多种核心任务。通过多任务的联合优化，模型能够相互促进，全面提升其综合性能和跨领域泛化能力。

UnityVideo 的技术内核解析

• 统一的多模态融合架构：UnityVideo 构建了一个基于扩散模型（如扩散变换器 DiT）的统一平台，将 RGB 视频与多种辅助模态的信息无缝汇聚于一个共享的特征空间。其创新的动态噪声注入策略，能在训练过程中随机切换不同的任务（如条件生成、模态估计、联合生成），使得模型能够同时精通多种任务和模态的联合分布学习。
• 智能的模态自适应机制：框架引入了“模态自适应开关”（Modality-Adaptive Switcher），为每一种模态配置的参数集（如 AdaLN 参数），从而实现模型根据不同模态动态调整网络参数。同时，借助“上下文学习器”（In-Context Learner），通过注入模态类型的文本提示（例如“深度图”、“光流”），模型能够从语义层面精确区分不同的模态，显著增强其模态感知能力。
• 精妙的动态噪声调度：在训练阶段，UnityVideo 精心设计了动态噪声调度策略。根据任务的类型（条件生成、模态估计、联合生成），它对 RGB 视频和辅助模态施加差异化的噪声，从而促进跨任务的协同学习。其概率化的任务选择机制，能够有效平衡不同任务的学习难度，避免模型在联合训练现偏倚。
• 循序渐进的课程学习路径：UnityVideo 采用了一种分阶段的课程学习方法。初期，它会在单人数据集上训练像素对齐的模态（如深度、光流），为模型建立起空间对应关系的基础。随后，再逐步扩展到多人数据和更广泛的模态，层层递进地提升模型对复杂场景的理解能力。
• 海量多模态数据集的支撑：为了支撑如此强大的模型，研究团队构建了 OpenUni 数据集，该数据集囊括了 130 万对多模态视频样本，覆盖了 RGB、深度、光流、分割掩码、骨架等多种视觉维度。此外，UniBench 基准测试集的推出，为评估模型在多模态视频任务上的性能提供了可靠的衡量标准，确保了模型的泛化能力和准确性。

UnityVideo 的探索之旅：项目链接

• 官方项目主页：https://jackailab.github.io/Projects/UnityVideo/
• GitHub 代码仓库：https://github.com/dvlab-research/UnityVideo
• HuggingFace 模型中心：https://huggingface.co/JackAILab/UnityVideo
• 深度解析论文：https://arxiv.org/pdf/2512.07831

UnityVideo 的广阔应用前景

• 影视后期与特效制作：UnityVideo 能够快速生成逼真的特效场景，如奔腾的瀑布、璀璨的极光、流动的液体等，为影视后期制作提供高效的预览和创意验证工具。
• 虚拟与增强现实的沉浸体验：该框架能够生成高度逼真的虚拟环境和动态背景，极大地增强用户在 VR/AR 中的沉浸感和交互的真实性。
• 教育与科学可视化：在教育领域，UnityVideo 可以根据教学内容生成各类科学现象的模拟视频，例如物理实验的动态过程、生物体的生长演化，帮助学生更直观地理解抽象概念。
• 游戏开发的新动力：对于游戏开发者而言，UnityVideo 可以高效生成游戏中的动态场景、角色动画以及引人入胜的过场动画，显著提升游戏的视觉表现力和开发效率。
• 广告与营销的创意引擎：根据品牌需求，UnityVideo 能够迅速生成富有创意的广告视频，满足社交媒体、电视广告等多元化的营销传播需求，为品牌注入新的活力。