Video-T1 – 视频生成领域的新突破

Video-T1 是什么

Video-T1 是清华大学和腾讯的研究人员共同推出的视频生成技术，基于测试时扩展（Test-Time Scaling，TTS）提升视频生成的质量和一致性。与传统视频生成模型在训练后直接生成视频不同，Video-T1 在测试阶段引入额外计算资源，通过动态调整生成路径优化视频质量，并推出了 Tree-of-Frames (ToF) 方法，将视频生成分为多个阶段，逐步优化帧的连贯性和与文本提示的匹配度，为视频生成领域提供了新的优化思路，展示了测试时扩展的强大潜力。

核心功能

• 提升视频质量 ：在测试阶段增加计算资源，生成更高质量的视频，有效减少模糊和噪声，使画面更加清晰、细腻。
• 增强文本一致性 ：确保生成的视频内容与给定的文本提示高度一致，从而提高视频与文本的匹配度，更好地满足用户需求。
• 优化视频连贯性 ：显著改善视频帧之间的运动平滑性和时间连贯性，减少闪烁和抖动现象，为观众提供更加流畅、自然的观看体验。
• 适应复杂场景 ：在处理复杂场景和动态对象时，能够生成更稳定和真实的视频内容，满足用户对于高质量视频的需求。

技术原理

• 搜索空间构建 ：基于测试时验证器提供反馈，结合启发式算法指导搜索过程，从而在庞大的搜索空间中找到最优的视频生成方案，有效提高视频生成的效率和质量。
• 随机线性搜索 ：在推理时增加噪声候选样本，然后逐步去噪生成视频片段，选择验证器评分最高的结果，从而获得最佳的视频效果，有效提高视频生成的稳定性和可靠性。
• Tree-of-Frames（ToF）方法 ：
  • 图像级对齐 ：初始帧的生成对后续帧产生重要影响，Video-T1 会特别关注初始帧的质量，确保其与文本提示高度一致。
  • 动态提示应用 ：在测试验证器中动态调整提示，关注运动稳定性和物理合理性，从而生成更加逼真的视频内容。
  • 整体质量评估 ：对视频的整体质量进行评估，选择与文本提示最匹配的视频，确保视频内容符合用户需求。
• 自回归扩展与剪枝 ：基于自回归方式动态扩展和剪枝视频分支，提高生成效率，减少计算资源的消耗，有效提升视频生成的效率和可扩展性。

支持平台

Video-T1 支持包括 Windows、Linux 等在内的主流操作系统，用户可以在这些平台上使用 Video-T1 进行视频生成创作。

团队介绍

Video-T1 背后的团队由清华大学和腾讯的研究人员组成。清华大学作为国内顶尖的高等学府，在人工智能等前沿技术领域有着深厚的研究积累和强大的科研实力；腾讯则在互联网、人工智能等领域具有丰富的应用经验和广泛的技术布局。双方的研究人员强强联合，共同打造了这一先进的视频生成技术，展现了产学研合作的强大优势和广阔前景。

项目资源

• 项目官网 ：https://liuff19.github.io/Video-T1/
• GitHub 仓库 ：https://github.com/liuff19/Video-T1
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2503.18942

业务场景

• 创意视频制作 ：为内容创作者和广告行业快速生成高质量、符合创意需求的视频素材，提升内容吸引力，节省创作时间和成本。
• 影视制作 ：辅助特效和动画制作，生成复杂场景和角色动作，帮助影视制作团队在前期创作和后期制作中更高效地探索创意，提升影视制作效率。
• 教育与培训 ：生成教学视频和培训模拟场景，将抽象的知识和技能以生动直观的视频形式呈现，增强教学和培训的趣味性和直观性，提高教学效果。
• 游戏开发 ：生成游戏过场动画和虚拟角色动作，丰富游戏的剧情表现和视觉效果，提升游戏的沉浸感和交互性，为玩家带来更好的游戏体验。
• VR 与 AR ：生成高质量的 VR 内容和 AR 动态效果，增强用户在虚拟现实和增强现实环境中的沉浸感和交互体验，拓展 VR 与 AR 技术的应用范围和价值。