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VSTAR：用于长时间动态视频合成的生成时域护理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
最近，研究提出了一种新的多文本视频生成模型，通过利用预训练的文本到视频转换模型进行生成。该方法包括动态噪声和最后一帧感知反演，以保持视觉一致性并防止重复运动或内容。实验证明该方法在生成输出方面具有出色的一致性和连续性。
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关键要点
- 视频生成引起广泛关注并取得显著成果。
- 多文本条件需要结合顺序事件进行视频生成。
- 提出了一种新的多文本视频生成模型，利用预训练的文本到视频转换模型生成。
- 该方法无需额外微调，生成连续的视频片段。
- 动态噪声和最后一帧感知反演用于保持视觉一致性，防止重复运动或内容。
- 结构导向采样用于保持单个视频剪辑的全局外观。
- 提示生成器支持由各种事件组成的文本条件的任意格式。
- 实验证明该方法在语义一致性和时间连续性方面具有出色的生成输出。
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