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因子化梦想者：利用有限和低质量数据训练高质量视频生成器
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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
Emu Video是一个文本到视频生成模型，将过程分解为两个步骤：根据文本生成图像，然后根据文本和生成的图像生成视频。该模型在视频质量方面表现优于以前的作品，超过了Google的Imagen Video、Nvidia的PYOCO、Meta的Make-A-Video以及商业解决方案如RunwayML的Gen2和Pika Labs。该模型还允许根据用户的文本提示对图像进行动画处理，其偏好评分为96%，相比以前的作品更高。
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关键要点
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Emu Video是一个文本到视频生成模型，分为两个步骤：生成图像和生成视频。
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该模型在视频质量上优于Google的Imagen Video、Nvidia的PYOCO、Meta的Make-A-Video等。
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通过调整噪声计划和多阶段训练，Emu Video能够直接生成高质量高分辨率的视频。
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在人工评估中，Emu Video的质量评分高于之前的所有工作，Google的Imagen Video为81%，Nvidia的PYOCO为90%，Meta的Make-A-Video为96%。
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Emu Video还超越了商业解决方案如RunwayML的Gen2和Pika Labs。
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该模型能够根据用户的文本提示为图像赋予动画效果，偏好评分为96%。
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