主要观点总结
文章介绍了大模型在视频生成方面的能力，重点介绍了CodeVideoX模型，该模型具有API接口并开源，可利用Transformer模型生成视频。文章详细阐述了CodeVideoX生成视频的原理，包括训练过程和生成过程，并介绍了该模型的效果及应用。同时，文章还介绍了使用CodeVideoX API的方式，包括注册账号、获取API秘钥、使用HTTP接口或SDK进行请求等步骤。此外，文章还讨论了AI生成视频的优缺点及未来发展趋势。
关键观点总结
关键观点1: 大模型具备处理视频信息的能力
今年2月16日，OpenAI发布了基于文字生成视频的模型Sora，证明了即使对于复杂的视频信息，大模型仍具备理解和进行AIGC创作的能力。
关键观点2: CodeVideoX模型的介绍和特点
CodeVideoX是首个开放API接口的模型，并且开源。它参考了Sora的算法，使用Diffusion Transformer（DiT）架构。该模型可以通过API接口方便开发者使用，目前支持生成的视频时长为6秒，清晰度为1440*960，帧率为16fps。
关键观点3: CodeVideoX生成视频的原理
CodeVideoX生成视频的原理包括训练过程和生成过程。训练过程搜集大量视频数据并进行降维处理和文本标注，将训练视频压缩成低维度数据后作为DiT的拟合对象。生成过程则根据用户输入的提示词，利用Transformer模型的注意力机制逐步处理噪声，最终解码生成视频。
关键观点4: CodeVideoX的使用方式和效果体验
使用CodeVideoX需要注册账号并获取API秘钥。可以通过HTTP接口或SDK进行请求。生成的视频效果包括连贯性、清晰度、互动性等方面的体验，同时也存在一些如合并图像、运动规律等方面的挑战。
关键观点5: AI生成视频的未来发展
根据刘慈欣的技术大爆炸理论，AI生成视频的爆炸才刚刚开始。未来AI生成视频的能力将会继续提升，为社会带来技术变革。
文章预览
大家好，我是飞哥！ 之前不少人都以为大模型只能处理文本。但自从今年 2 月 16 日 OpenAI 在其官网发布了基于文字生成视频的模型 Sora 后，让所有人都认识到了即使对对于复杂的视频信息，大模型仍然是具备对其进行理解，以及进行 AIGC 创作的能力。 相对于 Sora 的一直的画大饼，其他家的产品发布和上市的节奏倒是要快的多。 在刚刚过去的 7 月 26 号智谱 上线了 CodeVideoX。该模型在业内首次开放了API接口，而且还开源了，相比其它家的画饼诚意十足。 源码地址： https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX 我刚 刚用 CodeVideoX 接口 生成了几个视频 玩了一下，挺有意思 。 CodeVideoX 的内部实现是参考了 Sora 的算法，也是一个 Diffusion Transformer（DiT） 架构。 生成视频的原理是大致分为训练过程和生成过程。对于训练过程： 首先这一步中搜集大量的视频数据，并
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