FIFO-Diffusion，一个无需额外训练即可生成长视频的框架。通过每个帧引用足够多的先前帧来生成高质量、一致的长视频。

主要观点总结

FIFO-Diffusion是一种基于预训练扩散模型的新推理技术，用于文本条件视频生成。它通过组合不同的模型生成短视频，并使用算法优化取帧、生成新视频的过程。该技术通过迭代执行对角去噪，生成无限长的视频。文章介绍了FIFO-Diffusion的方法、实验比较和结论。

关键观点总结

关键观点1: FIFO-Diffusion的生成过程

FIFO-Diffusion首先通过组合模型如VideoCraft2、zeroscope、Opem-Sora Plan等生成短视频。然后取结尾的帧（或多帧），用这些帧的图片生成另一段短视频，并拼接起来。整个过程通过算法优化，包括取帧的方式、生成新视频时引用往前的帧数以及去噪加噪的处理。

关键观点2: FIFO-Diffusion的技术特点

FIFO-Diffusion采用对角去噪技术，通过迭代处理一系列连续帧的噪声水平增加，同时处理队列中噪声水平不断增加的帧。该方法在生成长视频时，能够在每一步中处理一个完全去噪的实例并将其出队，同时引入新的随机噪声实例入队。

关键观点3: FIFO-Diffusion的优势和局限性

FIFO-Diffusion能够生成高质量的长视频，展示上下文一致的精彩场景和动态运动表达。然而，对角去噪技术是一把双刃剑，具有关键权衡。为了克服其局限性并发挥其优势，FIFO-Diffusion引入了潜在分区和前瞻性去噪技术。

文章预览

简单来讲，FIFO-Diffusion先通过一些模型如VideoCraft2、zeroscope、Opem-Sora Plan等与FIFO-Diffusion的组合生成短视频，然后取结尾的帧（也可以取多帧），再用这一帧的图片生成另一段短视频，然后拼接起来。FIFO-Diffusion对如何取帧、生成新视频的时候引用往前的多少帧，以及如何去噪加噪做了算法优化。 从演示的视频来看在一些场景下效果已经相当可以了，复杂画面的闪烁会有点严重。 相关链接 论文：arxiv.org/abs/2405.11473 项目：jjihwan.github.io/projects/FIFO-Diffusion 代码：github.com/jjihwan/FIFO-Diffusion_public 论文阅读 FIFO-Diffusion:无需训练即可从文本生成无限视频 摘要 我们提出了一种基于预训练扩散模型的新颖推理技术，用于文本条件视频生成。我们的方法称为 FIFO-Diffusion，从概念上讲，无需训练即可生成无限长的视频。这是通过迭代执行对角去噪来实现的，该去噪同 ………………………………