这两天，视频生成模型领域因为 Meta Movie Gen 的发布，又炸开了锅。

行业内外感叹最多的地方，无外乎两点，一是生成效果自然逼真，还能同步生成与画面匹配的声音，很像当时 Sora 发布后引起的讨论和轰动；二是 Meta AI 的新模型自定义性很强，无论是视频画面比例，还是视频元素与细节，都能根据用户的需求进行调整。

所以，可能会引领视频生成新变革的 Meta Movie Gen 到底有哪些细节？这些在官网和演示视频里的惊艳效果是怎么炼成的？Meta AI 的视频模型负责人 Andrew Brown 专门为 Meta Movie Gen 的理论技术做了解读：

• Movie Gen 在整体质量和一致性方面显著优于 Sora。真实性和美观性考验照片写实性，Movie Gen 全面获胜。
• Meta Movie Gen 是一组可以进行文本到视频生成、文本到图像生成、个性化、编辑和视频到音频生成的模型。
• 扩展数据、计算和模型参数非常重要，将其与流匹配相结合，并转向简单的常用 LLM 架构 (Llama)，从而实现了 SOTA 视频生成质量。
• 我们（Meta AI）是第一个使用 Llama arch 进行媒体生成的人。
• Movie Gen 是一个 30B 参数转换器，可生成不同宽高比和同步音频的 1080p 视频，最大持续时间为 16 秒（16fps）。
• 我们（Meta）为 T2V 模型提供了多阶段训练方案。T2I + T2V 联合训练，导致收敛速度慢得多且质量更差。
• 文本到视频的评估很困难。自动化指标非常差，并且与人类评估没有很好的相关性。

视频生成的「超级个体」

Meta Movie Gen 首发当天，APPSO 在第一时间报道解读了这个最新的视频生成模型，总体来说，Movie Gen 具有四种功能：视频生成、个性化视频生成、精准编辑和音频生成。

先看最基础的视频生成 Movie Gen Video，多模态的能力使得新模型可以胜任多种不同的输入方式，用户不仅可以通过简单的文本、少许提示词生成相应的视频，还能直接把需要处理的图片放到模型里，根据文字要求，让静态的图片变成动态的视频。

你甚至还能让 Movie Gen 帮忙重新生成或者优化一段视频。不管选择哪种输入方式，Movie Gen 目前在官网的演示视频，效果都非常好，人物表情自然，画面细节到位，也能比较准确地按照提示词或文本的要求来生成相应结果。

Andrew Brown 介绍到，在视频生成的过程中，扩展数据、计算和模型参数非常重要，将其与流匹配相结合，并转向简单的常用 LLM 架构 (Llama)，从而实现了 SOTA 视频生成质量。

而且，新模型中的 T2V、个性化和编辑模型都来自相同的培训方案。在预训练期间，Meta 首先训练 T2I，然后训练 T2V。使用该模型作为初始化，然后进行 T2V 后期训练，并训练个性化 T2V 和 V2V 编辑的能力。

另外，模型的训练也按照分辨率的高低进行，先是低分辨率（256px）训练，然后是高分辨率训练（768px）。Meta AI 尝试联合训练 T2I + T2V，但这导致收敛速度慢得多且质量比之前的还要差劲。

Movie Gen Video 之所以能够做到逼真的生成结果，本质上还是因为高达 30B 参数转换器模型的卓越能力，这个模型能够以每秒 16 帧的速度生成长达 16 秒的视频，而且最长能够生成 45 秒的高质量和高保真音频。

Meta 官方还在论文中透露：

这些模型可以推理物体运动、主体与物体之间的相互作用和相机运动，并且可以学习各种概念的合理运动。

这句话一共有三层意思，首先是模型本身可以几乎还原出现实世界的物理运动，以及各种「合乎常理」的物理规律，而对于用户而言，看上去「自然且逼真」就是模型技术最成功的地方。

Movie Gen Video 能够准确理解物理世界的运动规律，Meta AI 是下了大功夫的。该团队在数亿个视频和数十亿张图像上，对全新的模型进行了大量的预训练。通过不停的重复、学习、总结、推理和运用，Movie Gen Video 才有了在官网里的优异表现。

接着，模型还能主动模仿学习专业电影的运镜、画面、蒙太奇等。也就是说，通过 Movie Gen Video 生成的视频，还有了类似电影拍摄的专业性和艺术性。

不过 Andrew Brown 提到，文本到视频的评估很困难。因为自动化指标非常差，并且与人类评估没有很好的相关性。也就是说，在视频生成模型研制的早期，生成结果和人们印象中和观察中的真实物理世界差别太大，最后 Meta 还是决定这种真实性的判断，完全依赖人类的评估。

我们花费了大量精力将视频评估分解为多个正交质量和对齐轴。

结果 Movie Gen 在和 1000 个提示评估集上的模型进行比较时，在质量和一致性方面获胜或全面处于同等水平。

最后，模型能在此基础上，推理和创作出接下来的内容，它就像一个专业的导演，指挥着画面里的一举一动；也像一个经验丰富的拟声师，根据视频内容或者文本提示，实时生成和画面一一对应的配乐。

同步生成音频的能力，依靠得是 Movie Gen Audio。这是一个 13B 参数转换器模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，以实现可控性生成与视频同步的高保真音频。

和 Movie Gen Video 一样， Movie Gen Audio 也进行了「海量」练习，Meta AI 将数百万个小时的音频参考投喂到模型的训练里。经过大量的对比总结，目前模型已经掌握了声音和画面之间的对应关系，甚至还能了解不同的 bgm 会带给观众哪些不同的感受。

因此在遇到有关情绪和环境的提示词时，Movie Gen Audio 总能找到和画面完美契合的音乐。

同时，它可以生成环境声音、乐器背景音乐和拟音声音，在音频质量、视频到音频对齐和文本到音频对齐方面提供最先进的结果。

这使它们成为同类中最先进的模型。

虽然我们不敢就此和官方一样，下一个如此自信的定论，但无论是从官方的视频长度、画面质量，还是背景音乐的贴合程度，Movie Gen Video 相较于以往的视频生成模型，有了非常明显的进步。

而且，和先前的偶像实力派 Sora 相比，Movie Gen 在整体质量和一致性方面都有着比较明显的领先，Andrew Brown 毫不掩饰地说到在这场与 Sora 的比赛中：

Movie Gen 全面获胜。

视频编辑的「全能专家」

在 Movie Gen Video 和 Movie Gen Audio 的协同配合下面，Meta AI 全新的视频生成模型有了全新的能力，不过上述的进步还只是技术基础，同时具备音视频生成能力后，Meta 还继续扩展了全新模型的适用范围，使它能够支持个性化视频的生成。

个性化顾名思义，就是结合用户需求，根据要求生成指定的视频内容。

虽说先前的视频模型也能做到个性化生成结果，但这个结果总是不尽人意，要么是不能更改细节，只能重新来过，要么是在连续更改细节时，画面里的其他元素无法保持一致性，总是会因为新视频的生成而多少受到点影响。

Movie Gen Video 在官网的演示中，很好地展现了他们在这方面的优势。新模型不仅可以按照提示词/参考图像的要求，生成个性化的视频，还能在该视频的基础上，继续优化调整细节，并且保证其他的生成内容不受干扰，也就是「精细化修改」。

与需要专业技能或缺乏精确度的生成工具的传统工具不同，Movie Gen 保留了原始内容，仅针对相关像素。

在创建保留人类身份和动作的个性化视频方面，我们的模型取得了最先进的成果。

这项功能，对于很多自媒体工作室，或有视频编辑需求的人，非常有用，它可以对更改对象进行全局修改，或者细节修改。大到根据文本重新生成整个画面，小到只改变人物的发色、眼镜的样式等。比如可以通过模型来消除背景当中的无关杂物。

或者给原视频换上新的背景，不管是样式还是颜色，都能随时改变，而且还可以把白天秒变成黑夜。

另外 Movie Gen Video 还能针对很多细节做出细微的调整，在保证视频构图、画整体不变的同时，改变人物的衣服颜色、眼镜佩戴样式，主体穿着和宠物毛色等。

比如去除视频里的无关杂物、更换画面背景样式，增加视频细节，改变主体衣着颜色等方面，都是他的强项。

不过这还只是一种畅想，因为 Movie Gen Video 目前只支持 1080P、16 秒、每秒 16 帧的高清长视频，或者最长 45 秒的高质量和高保真音频。这样的画面分辨率以及视频长度，对于一个有创作需求的个体或公司来说，好像都不太够用。

但这种技术的突破，使得 AI 拥有了对视频文件无级调节的编辑能力，个性化定制、精准调节，加上 Movie Gen Audio 打开了视频配音的大门，Movie Gen Video 虽然要等到明年才会和公众正式见面，但以目前官方的演示结果来看，它真有可能为视频、影视和 AI 行业注入新的动力，甚至带来一场新的变革。

包括 Movie Gen Video 在内的最新、最前沿的工具，正在试图打破这种 AI 在视频生成领域的刻板印象，虽然目前以他们的能力，这一天的到来还有很久。

对于视频生成模型来说，一开始很难直接影响，甚至触及到普通人的日常生活，直到有了某部由 AI 创作的电影，可能才会在新鲜感上，引起大众的注意。当下用 AI 做出的电影、番剧、动漫，多少都有些画面不真实、动作很违和的缺点。

Meta AI 也在官网表示，随着模型技术的改善与发展，他们将会与电影制作人和创作者密切合作，整合他们的反馈。当下，无论是 Runway、Sora，还是最新的 Meta AI，都在飞速发展，起码和一年前的生成效果比较起来，可以看到肉眼可见的进步。

AI 技术对人们生活的影响，不一定会在第一时间显现出来，当大家还都在探讨 AI「有什么用」的时候，那它对于大多数人的最大意义，就是多了一个好用的工具、一个好玩儿的玩具：

无论一个人是希望在好莱坞大展身手的电影制作人，还是喜欢为观众制作视频的创作者，我们都相信每个人都应该有机会使用有助于提高创造力的工具。

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