本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型的视频建模框架，可在各种真实环境下生成长时间视频，并介绍了一种适用于此目的的架构，可有效比较和优化采样顺序，并对以前采样的帧使用选择性稀疏和长程调节。实验结果表明，在多个数据集上相较于现有工作获得了更好的视频建模，并生成了长达 25 分钟的时间连贯视频。研究还发布了一个基于 CARLA 自动驾驶模拟器生成视频构建数据集和具有语义意义的度量。

May, 2022

本研究通过提出扩展图像扩散结构的扩散模型，使得可以自然地对图像和视频数据进行联合训练以生成高保真度的时空连续的视频，并引入一种更好的有条件采样技术，得到了在文本条件视频生成任务及视频预测和无条件视频生成方面的最先进结果。

Apr, 2022

本文提出了一种称为 Gen-L-Video 的新方法，该方法利用现有的短视频扩散模型扩展了当前的文本驱动视频生成和编辑能力，使其能够生成和编辑具有多个语义段的数百帧的长视频，而不需要额外的训练，从而极大地拓宽了视频扩散模型的生成和编辑能力。

May, 2023

该论文提出了一种基于轻量级视觉扩散模型和层级扩散概念的视频生成框架，可在有限的计算预算下生成更真实、更长的视频，同时提供了大规模文本到视频生成的扩展应用。

Nov, 2022

本研究提出了一种视频生成模型，通过重新设计时域隐变量表示和学习长期一致性并进行长时间分辨率分别为低和高的两阶段训练策略来优化生成视频的时序一致性，所得的模型经过新的基准数据集的测试，取得了良好的效果。

Jun, 2022

利用大规模视频数据集和扩散模型的进展，本研究通过引入多个文本条件，拓展了文本驱动视频生成模型的生成能力，解决了现有模型在生成高保真长视频和针对多文本条件的支持方面的局限性。

Oct, 2023

提出使用指导信息和两阶段方法来生成多样化的长视频，该方法在客观指标上比现有技术提高多达 9.5％，得到超过 80％的用户偏好。

Apr, 2023

本文提出了一种利用 3D-VQGAN 和 transformers 生成长视频的方法，并通过 UCF-101、Sky Time-lapse 和 Taichi-HD 数据集的 16 帧视频剪辑进行了验证，同时还展示了结合文本和音频等条件扩展的方法。

Apr, 2022

在计算机视觉中，从静态图像生成逼真的动画视频是一个重要的研究领域。本文介绍了一种基于运动先验和视频扩散模型的开放领域可控图像动画方法，能够实现对可移动区域的运动方向和速度的精确控制，同时在保持内容、场景和动作协调一致性的同时生成长度超过 100 帧的长时间视频。

May, 2024

通过 StreamingT2V 方法，可以实现高质量的长视频生成，该方法采用文本到视频扩散模型并引入条件注意模块，具有一致性和高运动量。

Mar, 2024