譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

從文本生成視頻已取得了長足的進(jìn)展，但在制作更長的多場景故事時仍然會遇到瓶頸。雖然Sora、Veo和Movie Gen之類的擴(kuò)散模型已提高了視覺質(zhì)量的門檻，但它們通常僅限于 20秒以內(nèi)的片段。真正的挑戰(zhàn)是什么？上下文。從一段文本生成一段一分鐘的故事驅(qū)動型視頻需要模型處理數(shù)十萬個token，同時保持?jǐn)⑹潞鸵曈X的連貫性。英偉達(dá)、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校及其他機(jī)構(gòu)的這項新研究應(yīng)運而生，它引入了一種名為測試時間訓(xùn)練（TTT）的技術(shù)，以突破目前的限制。

長視頻遇到的問題是什么？

Transformer（尤其是用于視頻生成的Transformer）依賴自注意力機(jī)制。由于急劇增長的計算成本，這些機(jī)制面對序列長度很難有良好的擴(kuò)展性。試圖生成包含動態(tài)場景和一致角色的整整一分鐘高分辨率視頻，意味著需要處理30多萬個token的信息。這使得模型效率低下，并且長時間運行后通常不連貫。

一些團(tuán)隊嘗試通過使用Mamba或DeltaNet之類的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來規(guī)避這個問題，這類網(wǎng)絡(luò)提供了線性時間上下文處理能力。然而，這些模型將上下文壓縮到固定大小的隱藏狀態(tài)中，從而限制了模型的表達(dá)能力。這就好比試圖將整部電影塞進(jìn)一張明信片里，有些細(xì)部根本就塞不進(jìn)去。

TTT（測試時間訓(xùn)練）如何解決這個問題？

這篇論文基于這一理念：將RNN的隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)化為易于訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身，從而提高其表達(dá)能力。具體來說，論文作者提議使用TTT層，這本質(zhì)上是小型的兩層MLP，它們可以在處理輸入序列時動態(tài)調(diào)整或適應(yīng)。這些層在推理過程中使用自監(jiān)督損失加以更新，這可以幫助它們動態(tài)地從視頻不斷變化的上下文中學(xué)習(xí)。

想象一下能夠?qū)崟r調(diào)整的模型：隨著視頻的逐幀展開，其內(nèi)部記憶會進(jìn)行調(diào)整，以便更好地理解角色、動作和故事情節(jié)。這就是TTT所能實現(xiàn)的。

使用測試時間訓(xùn)練生成一分鐘視頻的示例

將TTT 層添加到預(yù)訓(xùn)練的Transformer

將TTT層添加到預(yù)訓(xùn)練的 Transformer 中使其可以生成具有高度時間一致性和運動平滑度的一分鐘視頻。

提示：“杰瑞抓起一塊奶酪，跑向老鼠洞，湯姆緊追不舍。他及時溜了進(jìn)去，湯姆撞到了墻上。杰瑞躲在安全舒適的地方，在一張小桌子旁享用著戰(zhàn)利品，開心地啃著，畫面逐漸變暗。”

基準(zhǔn)比較

按人類評估Elo分?jǐn)?shù)來衡量，TTT-MLP在時間一致性、運動平滑度和整體美觀度方面優(yōu)于所有其他基準(zhǔn)。

提示：“湯姆正開心地在餐桌旁啃蘋果派。杰瑞看起來很想吃一個。杰瑞走到屋前門外，按響了門鈴。湯姆過來開門時，杰瑞繞到廚房后面。杰瑞偷走了湯姆的蘋果派。杰瑞拿著蘋果派跑到老鼠洞里，而湯姆在后面緊緊追趕。眼看湯姆就要抓住杰瑞，杰瑞成功鉆入了老鼠洞，湯姆一頭撞到了墻上。”

局限性

生成的一分鐘視頻展現(xiàn)出概念驗證具有的明顯潛力，但仍然含有明顯的偽影。

工作原理淺析

該系統(tǒng)基于預(yù)訓(xùn)練的Diffusion Transformer模型CogVideo-X 5B，該模型之前只能生成3 秒長的片段。研究人員將TTT層插入到模型中，并訓(xùn)練了它們（以及局部注意力模塊），以處理更長的序列。

為了控制成本，自注意力機(jī)制被限制在3秒長的短片段上，而TTT層負(fù)責(zé)理解涉及這些片段的整體敘事。該架構(gòu)還包含門控機(jī)制，以確保TTT層在訓(xùn)練初期不會降低性能。

他們通過雙向處理序列并將視頻分割成帶注釋的場景來進(jìn)一步改進(jìn)訓(xùn)練。比如說，他們使用故事板格式詳細(xì)描述每個3秒的片段，包括背景、角色位置、攝像機(jī)角度和動作。

數(shù)據(jù)集：不一樣的《貓和老鼠》

為了在一致且易于理解的視覺領(lǐng)域進(jìn)行研究，團(tuán)隊從7 個多小時的經(jīng)典《貓和老鼠》動畫片中精選出一個數(shù)據(jù)集。這些動畫片被分解成多個場景，并精細(xì)地標(biāo)注成 3 秒長的片段。通過專注于動畫片數(shù)據(jù)，研究人員避免了照片寫實的復(fù)雜性，并專注于敘事連貫性和運動動態(tài)。

標(biāo)注人員為每個片段撰寫了描述性段落，確保模型擁有豐富的結(jié)構(gòu)化輸入可供學(xué)習(xí)。這還便于多階段訓(xùn)練——先使用 3 秒的片段，然后逐步增加到最長 63 秒的序列。

性能：它真的有效嗎？

是的，效果出色。與Mamba 2、Gated DeltaNet 和滑動窗口注意力等領(lǐng)先的基準(zhǔn)模型相比，TTT-MLP模型在100個視頻的人工評估中平均比它們高出34個Elo點。

評估考慮以下因素：

?文本對齊：視頻與提示的銜接程度

?運動自然度：角色運動的真實度

?美學(xué)：光照、色彩和視覺吸引力

?時間一致性：跨場景的視覺連貫性

TTT-MLP在運動和場景一致性方面尤為出色，能夠保持動態(tài)動作的邏輯連續(xù)性，其他模型難以做到這一點。

偽影與局限性

盡管結(jié)果令人鼓舞，但仍然存在偽影。光照變化可能不一致，或者運動看起來漂浮不定（比如奶酪不自然地懸浮）。這些問題可能與基礎(chǔ)模型CogVideo-X的局限性有關(guān)。另一個瓶頸是效率。雖然TTT-MLP的速度比完全自注意力模型快得多（快2.5 倍），但仍然比更精簡的RNN方法（比如Gated DeltaNet）慢。話雖如此，TTT只需要進(jìn)行微調(diào)，不用從頭開始訓(xùn)練，這使得它在許多用例中更加實用。

這種方法的獨特優(yōu)勢

?表達(dá)性記憶：TTT將RNN的隱藏狀態(tài)轉(zhuǎn)化為易于訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，使其遠(yuǎn)比固定大小的矩陣更具表達(dá)力。

?適應(yīng)性：TTT 層在推理過程中可以學(xué)習(xí)和調(diào)整，使其能夠?qū)崟r響應(yīng)展開的視頻。

?可擴(kuò)展性：在資源充足的情況下，該方法可以擴(kuò)展，以支持更長、更復(fù)雜的視頻故事。

?實用的微調(diào)：研究人員僅對TTT層和門控進(jìn)行微調(diào)，從而保持訓(xùn)練的輕量級和高效性。

未來方向

團(tuán)隊指出了幾個擴(kuò)展機(jī)會：

?優(yōu)化TTT 內(nèi)核以加快推理速度

?嘗試使用更大或不同的骨干模型

?探索更復(fù)雜的故事情節(jié)和專題領(lǐng)域

?使用基于Transformer的隱藏狀態(tài)而不是MLP，以提升表現(xiàn)力

TTT視頻生成 vs MoCha vs Goku vs OmniHuman1 vs DreamActor-M1

下表解釋了該模型與其他熱門視頻生成模型之間的差異：

結(jié)語

測試時間訓(xùn)練為解決長上下文視頻生成問題提供了一個引人入勝的新視角。通過讓模型在推理過程中學(xué)習(xí)和適應(yīng)，它彌補(bǔ)了敘事方面的關(guān)鍵空白：在這個領(lǐng)域，連貫性、情感和節(jié)奏完全與視覺保真度同樣重要。

無論你是生成式AI研究人員、創(chuàng)意技術(shù)專家，還是對AI生成的媒體的未來充滿好奇的產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)者，這篇文章都指向了從文本生成動態(tài)連貫視頻的未來。

原文標(biāo)題：Generating One-Minute Videos with Test-Time Training，作者：Nitika Sharma