Video-T1:视频生成实时手术刀!清华腾讯「帧树算法」终结闪烁抖动

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,视频通用资源包5000点
视觉智能开放平台,图像通用资源包5000点
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
简介: 清华大学与腾讯联合推出的Video-T1技术,通过测试时扩展(TTS)和Tree-of-Frames方法,显著提升视频生成的连贯性与文本匹配度,为影视制作、游戏开发等领域带来突破性解决方案。

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🎥 「别让AI视频像PPT!清华黑科技让每秒都是电影级」

大家好,我是蚝油菜花。这些视频生成的暴击现场你是否经历过——

  • 👉 用AI生成产品演示视频,物体抽搐得像跳机械舞
  • 👉 精心写的提示词,结果主角跑到第三帧就人间蒸发
  • 👉 4K视频导出像打了马赛克,甲方问「这是诺基亚拍的?」...

今天要颠覆影视圈的 Video-T1 ,正在重写生成规则!清华×腾讯这剂猛药:

  • ✅ 「帧树手术」:像剪辑师逐帧精修,闪烁抖动直接物理阉割
  • ✅ 提示词骨钉术:动态调整提示确保每个画面都忠诚剧本
  • ✅ 实时画质透析:生成时自动追加算力,4K细节堪比毛孔显微镜

已有团队用它量产TVC广告,短剧导演靠AI生成电影长镜头——你的视频生产线,是时候安装「清华牌涡轮增压器」了!

🚀 快速阅读

Video-T1是清华大学与腾讯联合开发的视频生成优化技术。

  1. 核心功能:通过测试阶段动态计算提升视频质量,实现文本到视频的高精度匹配
  2. 技术原理:采用Tree-of-Frames方法分阶段优化帧序列,结合验证器反馈进行自回归扩展与剪枝

Video-T1 是什么

Video-T1

Video-T1 是清华大学和腾讯的研究人员共同推出的视频生成技术,基于测试时扩展(Test-Time Scaling,TTS)提升视频生成的质量和一致性。传统视频生成模型在训练后直接生成视频,Video-T1 在测试阶段引入额外计算资源,基于动态调整生成路径优化视频质量。

Video-T1-results-teaser

研究推出 Tree-of-Frames (ToF) 方法,将视频生成分为多个阶段,逐步优化帧的连贯性和与文本提示的匹配度。Video-T1 为视频生成领域提供新的优化思路,展示测试时扩展的强大潜力。

Video-T1 的主要功能

  • 提升视频质量:在测试阶段增加计算资源,生成更高质量的视频,减少模糊和噪声
  • 增强文本一致性:确保生成的视频符合给定的文本提示,提高视频与文本的匹配度
  • 优化视频连贯性:改善视频帧之间的运动平滑性和时间连贯性,减少闪烁和抖动
  • 适应复杂场景:在处理复杂场景和动态对象时,生成更稳定和真实的视频内容

Video-T1 的技术原理

Video-T1-pipeline

  • 搜索空间构建:基于测试时验证器(verifiers)提供反馈,结合启发式算法指导搜索过程
  • 随机线性搜索:在推理时增加噪声候选样本,逐步去噪生成视频片段,选择验证器评分最高的结果
  • Tree-of-Frames(ToF)方法
    • 图像级对齐:初始帧的生成影响后续帧
    • 动态提示应用:在测试验证器中动态调整提示,关注运动稳定性和物理合理性
    • 整体质量评估:评估视频的整体质量,选择与文本提示最匹配的视频
  • 自回归扩展与剪枝:基于自回归方式动态扩展和剪枝视频分支,提高生成效率

如何运行 Video-T1

🔧 安装

依赖环境:

git clone https://github.com/liuff19/Video-T1.git
cd VideoT1
conda create -n videot1 python==3.10
conda activate videot1
pip install -r requirements.txt
git clone https://github.com/LLaVA-VL/LLaVA-NeXT && cd LLaVA-NeXT && pip install --no-deps -e ".[train]"
AI 代码解读

💻 推理

1. 快速开始

cd VideoT1
python -m videot1.py --prompt "A cat wearing sunglasses and working as a lifeguard at a pool." --video_name cat_lifeguard
AI 代码解读

2. 多GPU推理

python videot1_multigpu.py --prompt "A cat wearing sunglasses and working as a lifeguard at a pool." --video_name cat_lifeguard --reward_device_id 0 --base_device_id 1 --imgcot_device_id 2 --lm_device_id 3
AI 代码解读

资源


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