如何利用文本提示高效生成高质量、个性化的长视频？

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（本文阅读时间：10分钟） 编者按：在人工智能领域，尤其是“文本-视频”（Text-to-Video, T2V）模型的研究中，如何高效生成具有丰富动态和时间一致性的长视频一直是一个挑战。尽管 Transformer 架构和扩散模型在视频生成方面取得了显著进展，但在高分辨率视频的训练成本、基于文本条件的去噪过程的复杂性、长视频生成中的一致性问题等方面仍存在重大挑战。对此，微软亚洲研究院提出了 ARLON 框架，旨在通过结合自回归（AR）模型和扩散变换器（DiT），实现利用文本提示，合成高质量、个性化的长视频。 近年来人工智能技术的飞速发展，不断推动着“文本-视频”生成（Text-to-Video，T2V）技术的边界。T2V 技术的持续优化与创新，为人们提供了丰富、便捷的视频内容创作体验。相关的研究成果在娱乐、教育以及多媒体交流等多个领域都有着广泛的应 ………………………………