Как работает алгоритм глубокого обучения в современных видеогенераторах?

Алгоритм глубокого обучения в современных видеогенераторах работает на основе различных моделей искусственного интеллекта, таких как генеративные состязательные сети (GAN), вариационные автокодировщики (VAE), сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) и 3D-свёрточные нейронные сети (3D CNN). www.ifoto.ai

Некоторые особенности работы алгоритмов глубокого обучения в видеогенераторах:

• Обучение в два этапа. habr.com Сначала нейросеть учат генерировать кадры в низком разрешении, а затем разрешение повышается. habr.com
• Учёт пространственных и временных зависимостей. habr.com www.geeksforgeeks.org Например, в модели NUWA-Infinity для генерации конкретного кадра сначала создают патч за патчем, а затем на основе предыдущих кадров и связей между ними глобально генерируют кадр за кадром. habr.com
• Использование механизма внимания. habr.com Он позволяет модели при генерации токенов «подсматривать» во все известные кадры. habr.com
• Применение методов, основанных на предпочтениях пользователей. dtf.ru Например, в Step-Video-T2V в финальной стадии обучения применяют Direct Preference Optimization (DPO) — метод, который делает видео более реалистичными и минимизирует артефакты. dtf.ru