210-A2.1｜视频生成（利用文生图模型，渐进式自回归，基于离散扩散）；高分辨音频驱动肖像动画化，语言引导音视频编辑｜Fri

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） ————A2.1 Part———— Topic: Video Generation｜Harnessing T2I, Progressive Autoregressive, Discrete Diffusion HARIVO: Harnessing Text-to-Image Models for Video Generation HARIVO 2024-10-10｜Yonsei U, Adobe, UIUC, PSU, GivernyAI｜ECCV 2024 ｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.07763v1 https://kwonminki.github.io/HARIVO/ 概述 本文提出了一种新颖的方法HARIVO， 旨在利用预训练的文本到图像（T2I）模型生成高质量的视频 。随着扩散模型在图像合成领域的成功，研究者们开始探索将这一技术应用于视频生成。 传统的文本到视频（T2V）模型往往需要对整个网络进行训练，这需要大量的数据和计算资源 ，且容易导致风格多样性的降低。为了解决这些问题， HARIVO采用了冻结T2I模型的参数，仅训练时间层，同时引入了映射网络和逐帧令牌的设计 。这 ………………………………