小编：4月21日，Kunlun Wanwei Skyreels团队正式发布并开业
4月21日，Kunlun Wanwei Skyreels团队正式发布并打开了Skyreels-V2源，Skyreels-V2源是使用《扩散框架》的第一个无限时间一代，这是通过整合多模型大型语言（MLLM），多阶段的预测，延长语言，延长语言，增强语言，学习（MLLMMLMMMMMLM）学习和diffforks confine（MLLM），从而实现了协作的优化。
在去年的背景下，视频生成技术已取得了扩散模型和自回归框架驱动的重大发展，但仍面临着即时词合规性，视觉质量，动态运动和视频持续时间的协调方面的重要挑战。
先前的艺术在提高稳定的视觉质量，限制视频持续时间（通常为5-10秒）时通常会牺牲动态效果，以确定MATAAS分辨率的优先级，并且由于胶片语法的解释（例如镜片组成，演员表达和相机移动）而缺乏镜头产生的能力nt）。相互关联的限制将阻碍长期视频和专业电影风格产生的现实综合。
为了解决疾病的这些点，Skyreels-V2发生了。技术突破不仅取得了成功，而且还提供了各种有用的应用程序，包括故事世代，照片世代，玻璃操作和多主体视频世代（Skyreels-A2）。
Skyreels-V2现在支持30秒和40秒的视频，并具有产生高运动质量，高一致性和高诚实视频的能力。
创新NG核心技术正在进入视频生成的新阶段“无限时间，电影和电视的质量，准确的控制”
Skyreels-V2方法的概述
由于许多创新技术，Skyreels-V2可以实现视频发电的结果：
1。视频理解电视和电视的模型：SkyCaptioner-V1
提高依从性单词的单词，团队设计了一种结构化的视频表示方法，该方法将多模式LLM的一般描述与子专家模型的详细语言镜头语言结合在一起。该方法可以识别视频中主题，外观，表达，运动和位置的类型，同时通过Manu -Annotation和模型培训，它进一步改善了理解相机的语言。
同时，团队训练了一个统一的Model Ng理解视频SkyCaption-V1，该视频可以很好地理解视频数据并生成与原始结构信息相对应的多种描述。这样，SkyCaptioner-V1不仅了解视频的整体内容，而且还捕获了电影场景中镜头的专业语言，从而显着提高了即时功能，以符合开发视频的词。此外，该模型是一种开放资源，可以直接使用。
测试Videosa在集合中的模型性能的全面比较，SkyCaptioner -V1表现良好，超过了SOTA模型。
2。i优化运动的偏好
现有的视频生成模型在运动质量方面的表现较差，主要是因为优化目标并未完全考虑到运动的时机和正义。通过研究强化的实践（RL），团队通过使用MANU批准和混乱数据的合成解决了诸如动态失真和非理性的问题。为了降低数据注释成本，团队设计了一个半自动数据收集管道，该管道很可能会生成偏好比较数据对。
这样，Skyreels-V2在动态运动中表现良好，该动态动作产生了平滑而逼真的视频内容，以满足对电影制作中高质量动态运动的需求。
3。大扩散强迫轮廓
为了实现长期的视频生成，团队提出了扩散后迫使培训方法。与从一开始就强迫训练的模型不同，团队已经对预先训练的扩散模型进行了调整，以将其转换为强制模型。这种方法不仅降低了培训成本，而且大大提高了一代的效率。
该团队使用的时间表没有降低噪音，以减少持续帧从O（1E48）到O（1E32）的搜索空间，从而实现了一代长的长视频。这种创新使Skyreels-V2能够以几乎无限的持续时间生成高质量的视频内容。
4。进行性分辨率前训练和多阶段训练后优化
为了生成电影和电视的专业模型，团队确保的多阶段质量结合了三个主要资源的数据：
一般数据集：包括Theopen Resources，包括Koala-36M，HumanVid以及从Internet爬网的其他视频资源。这些数据提供了广泛的基本视频fo涵盖各种情况和行动的otage。
自我收集的媒体：包括超过280,000部电影和80万电视连续剧，涵盖了120多个国家（估计总持续时间超过620万小时）。这些数据提供了丰富的电影风格和叙事结构的模型。
艺术资源库：从互联网获得的高质量视频属性，以确保生成内容的视觉质量符合专业标准。
原始数据集的比例为1亿（或（100m）），根据Essentialsgan的质量，在培训的每个阶段使用不同的子集。此外，该团队还收集了数十亿平衡图像数据的概念，以加速建立早期培训的发展能力。基于这些数据，团队首先通过渐进的预训练建立了视频生成的主要模型，然后进行了四个阶段，以后进行了四个阶段：
一个对初始概念平衡（SFT）的微调：通过平衡概念数据集进行微调，为后续优化提供了一个很好的开始。
运动研究研究（RL）研究：通过优化偏好来提高运动的动态质量。
扩散强制轮廓（DF）：实现视频生成的长期功能。
高质量的SFT：进一步改善视觉保真度。
Solidfather在丰富的电影和电视水平以及多阶段优化方法中，团队确保Skyreels-V2良好，并在许多方面继续通过有限的资源来提高其性能，并达到视频和电视世代的水平。
Skyreels板凳和V板评估的出色表现
为了充分评估Skyreels-V2性能，该团队建立了Skyreels板凳进行人体审查，并使用了V板式开放资源进行自动审查。这个双重评估框架使我们能够系统地将Skyreels-v2与其他最新-T进行比较He-Art基线模型（包括开放资源和封闭资源模型）。
1。Skyreels板凳分析
Skyreels板凳包含1,020个文本提示单词，并系统地评估了四个主要维度：合规教学，运动质量，一致性和视觉质量。该基准旨在审查文本对视频（T2V）和图像到视频生成模型，从而对这一代人的各种游行进行了全面的审查。
在Skyreels板凳评论中，Skyreels-V2在确保运动质量的情况下而不牺牲视频一致性的同时，已经符合该命令的重大发展。特定显示如下：
符合命令：Skyreels-V2在运动指令，主题指示，空间关系，镜头类型，表达和相机运动方面，不仅仅是基线的基础。
运动质量：Skyreels-V2在动态运动，效率和物理它状态方面表现良好SS，以及由此产生的运动内容是自然而多样的。
与之相关的是：主题和场景与整个视频非常相似，并且运动过程具有很高的诚实。
视觉质量：生成的视频在视觉清晰度，颜色和结构完整性的准确性上达到了很高的水平，而没有明显的失真或损害。
在Skyreels Bench的T2V多维手动评估集下，Skyreels-V2具有遵守命令和一致性的最高标准，同时保持视频质量和动作质量的第一个梯队。
2。vbench1.0结果
在VBENCH1.0分析中，Skyreels-V2发布了所有比较与总得分（83.9％）和质量得分（84.7％）的比较，包括Hunyuanvideo-13b和WAN2.1-14B。该结果进一步证实了Skyreels-V2在发展高诚实，视频内容与教学一致的强大能力。
对于长期Propt Na版本的V-Bench1.0，Skyreels-V2主要是开放的资源模型，包括HunyuanvidEO-13B和WAN2.1-14B。
丰富的应用现场施泰纳金（Fieldstanawin）赋予创造力的力量
Skyreels-V2不仅取得了技术的突破，而且还为许多实际应用情况提供了强有力的支持：
1。故事的一代
Skyreels-V2可以生成无限长度的理论视频。通过滑动窗口，该模型是指在形成新帧时先前形成的帧和文本信号。为了防止误差积累，团队采用了稳定方法来稳定生成过程，通过向先前形成的帧增加一点噪声。该过程不仅支持时间的扩展，而且还支持带有相互关联的叙述的长期视频。
通过一系列叙事文本提示，Skyreels-V2将能够在许多动作场景中寻找连贯的视觉叙事，同时保持视觉一致性。这种能力可确保在场景之间平稳传输，从而使叙事没有effec更好阐明视觉元素的完整性。此功能特别适用于需要复杂的多动序列的应用，例如电影制作和广告创作。
2。视频合成中的图像
Skyreels-V2提供了两种图像到视频生成（I2V）的方法：
微调完整序列文本对视频（T2V）扩散模型（SkyReels-V2-I2V）：通过将输入图像注射为T2V架构条件，随后使用参考参考来形成模型CAN。该方法仅需10,000次训练迭代到384 GPU，以达到与封闭资源模型相同的影响水平。
强迫症的分布模型与框架条件（Skyreels-V2-DF）结合在一起：通过将第一个框架作为干净的参考条件输入，可以保持时间一致性，而无需显式再培训。
在Skyreels板凳的I2V多维手动评论下，Skyreels-V2在所有质量维度上散发出其他开放资源模型，并且与CL相当OSED资源模型。
3。视频导演功能
Skyreels-V2在摄像机运动的标签上表现良好，但团队发现摄像机运动数据的自然失衡导致Achallenge进一步优化了照片提取参数。到目前为止，该团队特别屏幕约100万个样品，以确保对摄像机的基本运动及其标准组合的平衡表示。通过在384 GPU中进行3,000次迭代的微调实验，该团队显着改善了照片，尤其是在光滑度和各种相机运动方面。
4。视频一代的元素
基于Skyreels-V2基座模型，该团队开发了Skyreels-A2解决方案，并提出了一个新的多元素到视频（E2V）任务，可以将任何视觉元素（例如字符，对象和背景）结合到一个由文本符号指导的连贯视频中，同时为元素的每个元素的元素提供亮点。这个有趣CTION特别适用于短片，音乐视频和电子商务内容创建等应用程序。
作为第一级商业级E2V开放模型资源，Skyreels- E2V评估基准A2基板的结果表明，测量的一致性和质量与封闭的资源模型相当。将来，团队计划扩展框架，以支持更多的输入方式，例如音频和动作，旨在开发单个视频生成系统以支持更广泛的应用程序。
启动Skyreels-V2标志着视频生成技术的新阶段，为实现高质量的长期视频风格视频视频提供了新的解决方案。这不仅为n个创建者提供了强大的工具，而且还为使用AI提供了无限的视频叙事和创造性表达的可能性。
Kunlun Wanwei Skyreels团队仍致力于促进视频生成技术的发展，并完全打开VarioSkyCaptioner-V1和Skyreels-V2系列模型（包括强迫启动，视频文本，视频，视频和视频模型元素的扩散）和行业的美国尺寸（1.3b，5b，14b）和Skyreels-V2系列模型（包括强迫扩散，视频文本，视频，视频和视频模型元素）。
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