聲明:本文來自于（ID:ykqsd.com）授權轉載發(fā)布。

自 Sora 誕生以來，視頻內容創(chuàng)作已進入快車道，AI 技術賦能內容生產的時代已經到來。

今年 4 月，生數科技聯(lián)合清華大學推出首個基于 U-ViT 的國產全自研視頻大模型 Vidu，打破了國外技術封鎖，支持一鍵生成 16 秒高清視頻，展現了我國科技企業(yè)的創(chuàng)新能力。自 7 月上線以來，Vidu 已服務數千萬用戶，極大促進了視頻內容的智能創(chuàng)作。近期，騰訊混元、阿里通義萬相等開源視頻生成模型相繼亮相，可生成 5-6 秒視頻，降低了視頻創(chuàng)作門檻。

盡管如此，目前國內外視頻社區(qū)仍有用戶反映現有開源模型在生成時長受限于 5-6 秒的短視頻，難以滿足需求。

今天，Vidu 團隊帶來了 RIFLEx 解決方案——一個簡潔優(yōu)雅的解決方案。新方案只需一行代碼，無需額外訓練即可突破視頻生成模型時長限制，打破了「短視頻魔咒」。目前該項目已經開源，體現了團隊對開源社區(qū)的積極回饋和貢獻。

RIFLEx 適用于基于 RoPE 的各類 Video Diffusion Transformer，例如 CogvideoX、混元（參考之前推送）和通義萬相（參考之前推送）。

下列開源模型無需任何訓練即可將視頻時長外推兩倍至10秒：

- 示例 1：prompt: 一只棕白相間的動畫豪豬好奇地審視著緞帶裝飾的綠色盒子，靈動的眼神與細膩的3D動畫風格營造出溫馨而精致的視覺體驗。

- 示例 2：prompt: 荒涼空地上的簡易營地散布著無人機與物資，軍人與平民共處，一名男子絕望抱頭，女子憂慮注視，沉重氛圍暗示剛經歷重大事件，鏡頭穩(wěn)定細膩，突出緊張與不安感。

- 示例 3：sora的經典長毛猛犸象prompt

- 示例 4：在短視頻微調幾千步可進一步提升性能。

在馬車內，一位留著胡須、穿著格子襯衫的guys專注地端詳一枚硬幣。他與一名女子進行交談，鏡頭切換展現了歷史劇風格與戲劇氛圍。

動畫中的兔子和老鼠穿著探險裝備，正面臨著生死時刻。它們急速墜入一個黑暗且未知的空間，隨后在寧靜的水下世界中漂浮并游動。緊張而堅定的表情通過中景與特寫鏡頭展現，高質量的3D動畫風格增強了影片的沉浸感。

留著胡須的guys穿著一件格子襯衫，坐在吉他前深情地演唱。他的室內環(huán)境簡潔，背景是一面純灰色墻壁，左側放著一個吉他音箱和麥克風架，右側則擺放著一疊書籍。

此外，RIFLEx不僅支持基于時間維度的外推功能，還可以擴展至空間維度，比如通過局部畫面超分辨率重建、修復缺失區(qū)域或擴展視頻邊界內容。此外，RIFLEx還支持時空外推，例如生成未來高分辨率視頻序列或動態(tài)擴展視頻的時空內容，兼顧時間連續(xù)性與空間一致性。

圖片分為兩部分，左側為訓練尺寸，右側為外推結果

訓練尺寸：480x720x49

外推結果：960x1440x97

這項研究成果一經發(fā)布，立刻引起了廣泛關注。

著名博主 Ak 是第一人轉發(fā)，海外科技公司與博主對其表示高度贊賞，稱其為「視頻擴散模型領域的突破性創(chuàng)新」。

Diffusers核心貢獻者 sayakpaul 和 a-r-r-o-w 也收藏了代碼，并在評論區(qū)表示贊賞。

目前，RIFLEx 已被集成到多個知名視頻生成倉庫中。

本研究揭示了 RIFLEx：通過簡化復雜性，直接觸及技術本質。

在大型語言模型中，外推長度問題已有研究，但在視頻生成中，這些方法常遇到瓶頸，導致重復或拖動效果。外推導致視頻重復，紅色框標識開始與視頻開頭重復。

同時，結合外推與內插編碼（Yarn）也會導致慢動作效果。

為解決這一難題，Vidu 團隊深入分析了 RoPE 的頻率成分特性：

1. 時間依賴距離：不同頻率成分僅能捕捉特定周期長度的幀間依賴關系。當幀數超過周期長度時，周期特性導致位置編碼重復，從而使視頻內容出現重復。

2. 運動速度：不同頻率成分捕捉不同的運動速度，由該頻率位置編碼變化率決定。高頻成分捕捉快速運動，低頻成分捕捉慢速運動。

當所有頻率成分結合時，存在一個“內在頻率”，即周期距離首次觀測重復幀最近的成分，它決定了視頻外推時的重復模式。

基于此，團隊提出 RIFLEx：通過降低內在頻率，確保外推后的視頻長度在一個周期內，從而避免內容重復。該方法僅需在經典 RoPE 編碼中添加一行代碼即可實現。

這一創(chuàng)新思路為視頻生成技術的發(fā)展提供了新方向，具有廣闊的應用前景。

團隊介紹

本團隊是世界頂尖的人工智能研究力量之一，專注于推動擴散模型技術的發(fā)展。核心成員趙敏，現為清華大學TSAIL實驗室研究員，其研究方向聚焦于基于擴散模型的視覺內容生成技術。作為生數科技的重要成員，趙敏在TSAIL團隊中承擔著核心職責，曾以第一作者身份在NeurIPS、ICLR、ECCV等國際頂級會議和期刊發(fā)表多篇高水平論文，并受邀入選2024年清華大學"水木學者"計劃。她的個人主頁可通過鏈接https://gracezhao1997.github.io/訪問。

清華大學TSAIL團隊長期專注于擴散模型領域的創(chuàng)新研究，取得了一系列重要成果。包括開發(fā)出Analytic-DPM（該成果曾榮獲ICLR 2022 "杰出論文獎"）、U-ViT、DPM-solver等創(chuàng)新性算法，并研制出一個與Sora相媲美的視頻生成大模型Vidu。該團隊的其他成員均為TSAIL實驗室的研究生，其中何冠德和朱泓舟參與了Vidu的研發(fā)工作，陳亦逍為計算機系在讀本科生，李崇軒則已成為人民大學高瓴人工智能學院的副教授。他們的研究為擴散模型技術的應用提供了堅實的技術支撐。

（注：視頻鏈接保持不變：https://mp.weixin.qq.com/s/q5Z9v2SekkD8Dv4w5E2RAA）