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CogVideoX：基于文本的扩散模型与专家变换器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
ART·V是一个高效的自回归视频生成框架，使用扩散模型逐帧生成视频，并通过简化连续帧之间的运动来避免建模复杂的远程运动，同时保留预训练图像扩散模型的高保真生成能力。通过结合文本、图像等多种提示，ART·V可以生成任意长度的视频，具有高度的多功能性和灵活性。通过引入掩蔽扩散模型和使用初始帧作为条件，ART·V进一步提升了生成一致性和生成的视觉质量，能够在短时间内生成带有自然运动、丰富细节和高美感的视频，并支持多个文本提示组合成长视频的应用。
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关键要点
- ART·V是一个高效的自回归视频生成框架。
- 使用扩散模型逐帧生成视频，简化连续帧之间的运动。
- 保留预训练图像扩散模型的高保真生成能力。
- 结合文本、图像等多种提示，生成任意长度的视频。
- 具有高度的多功能性和灵活性。
- 引入掩蔽扩散模型和使用初始帧作为条件，提升生成一致性和视觉质量。
- 能够快速生成自然运动、丰富细节和高美感的视频。
- 支持多个文本提示组合成长视频的应用。
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