介绍了一种新的结构，称为条件可逆神经网络（cINN），并将其用于解决自然图像的多样化图像到图像的转化任务。cINN 结合了纯生成 INN 模型和一个无限制的前馈网络，有效地将调节图像预处理为最大信息特征。通过最大似然优化，稳定地联合优化 cINN 的所有参数。利用双向 cINN 结构，进一步探索和操作潜在空间的新兴属性，例如以直观的方式更改图像风格。

May, 2021

通过使用一种新的网络模型，即条件可逆神经网络，我们可以对特定条件下的自然图像生成进行有效的前处理，以便于训练出不会出现模式崩溃并生成多样化图像的模型。同时，我们利用双向 cINN 架构探索和操作潜在空间的新特性，例如通过直观方式改变图像风格。

Jul, 2019

通过将目标 RGB 像素分解成空间内容和时间运动两个不同的组成部分，我们提出了一种解决传统 RGB 像素空间方法中涉及建模动作一致性和视觉连贯性限制的新方法。通过显式建模时间运动并将其应用于起始图像，我们改进了生成视频的时间一致性，减少了空间冗余，突出了时间细节。大量实验证实了我们的方法相对于大多数最先进的方法在效果和效率上的卓越性能。

Nov, 2023

提出了一种使用卷积模型实现视频 inbetweening 的方法，该模型通过逐步增加时间分辨率来学习生成潜在视频表示，最后用 3D 卷积在空时领域中解码，结果在广泛使用的基准数据集上表现出了显著的稳定性和多样性。

May, 2019

在本文中，我们介绍了一种无需训练的文本到视频生成方法，通过利用现有的文本到图像生成方法生成逼真的动态视频，这种方法以条件、视频和输入文本为基础。我们的方法将运动表示明确地分为条件引导和场景运动组成，并引入了稀疏双向时空注意力来改善时序一致性。与其他比较方法相比，我们的方法在帧一致性、剪辑评分和条件精度方面表现出卓越性能。

Oct, 2023

本文提出了一种基于生成对抗学习框架、伴随有空间–时间对抗性目标的视频生成方法，可高效地从语义分割掩膜、素描和姿势等多种输入格式生成 2K 分辨率、30 秒长的逼真视觉效果的视频，此方法成功优化了视频生成技术的最新发展状态，并被应用于未来视频预测。

Aug, 2018

该研究介绍了一种随机动态视频补全（SDVI）框架，用于在视频的长时间间隔内生成帧，其中该框架将补全建模为约束随机生成过程并依次从推断的分布中采样动态。该框架包含两个部分：（1）双向约束传播模块，以保证帧间的时空一致性，（2）随机采样过程，从推断分布中生成动态。实验结果表明，SDVI 能够生成具有不同内容的清晰帧序列。此外，所生成序列中的运动是逼真的，能够顺利地从给定的开始帧传输到结束帧。

Sep, 2018

本研究提出了一种高效有效的方法，通过利用条件图像扩散模型实现长度可变视频中时间一致的合成到真实视频转换，同时保持视频的时空一致性。我们通过使用可用的合成视频的光流信息，通过联合噪声优化有效地最小化了时空不一致性，实现对多个合成图像生成的平行化。通过在各种综合基准上进行的大量实验证明了我们的方法的有效性，并且我们的方法不需要对扩散模型进行任何培训或微调。 最后，我们证明了我们的方法在时空一致性和视觉质量方面均优于其他基线方法。

May, 2023

介绍了一种基于残差更新规则的新型随机时间模型，可用于视频预测，并在复杂数据集上胜过先前的最先进方法。

Feb, 2020

这篇论文介绍了一种名为 SEINE 的短到长视频扩散模型，着重于生成过渡和预测，旨在生成具有平滑和创造性场景过渡的高质量长视频。

Oct, 2023