Дыфузійныя трансфарматары: архітэктура, якая рэвалюцыянізуе генерацыю відэа ў 2025

Уваход на вяршыню генерацыі відэа быў метадычным падыходам, кожная архітэктурная інавацыя будавалася на папярэдняй. У 2025 годзе мы дасягнулі таго, што адчуваецца як новая вяршыня з дыфузійнымі трансфарматарамі—элегантным сплавам, які фундаментальна пераўтварае наш погляд на часавую генерацыю. Дазвольце мне правесці вас праз тэхнічны ландшафт, які з'явіўся, падобна да навігацыі па грэбенях паміж Dent Blanche і Matterhorn.

Архітэктурная канвергенцыя

Традыцыйныя мадэлі генерацыі відэа змагаліся з дзвюма фундаментальнымі выклікамі: падтрыманнем часавой паслядоўнасці па кадрах і маштабаваннем да больш доўгіх паслядоўнасцяў. Прарыў адбыўся, калі даследчыкі зразумелі, што імаверніснай структуры дыфузійных мадэляў можна ўзмацніць механізмамі ўвагі трансфарматараў—ствараючы тое, што мы цяпер называем лятэнтнымі дыфузійнымі трансфарматарамі.

class DiffusionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim=512, num_heads=16, num_layers=24):
        super().__init__()
        self.patch_embed = SpacetimePatchEmbed(latent_dim)
        self.transformer = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(
                d_model=latent_dim,
                nhead=num_heads,
                dim_feedforward=latent_dim * 4,
                norm_first=True  # Прэнармалізацыя для стабільнасці
            ),
            num_layers=num_layers
        )
        self.denoise_head = nn.Linear(latent_dim, latent_dim)
 
    def forward(self, x_t, timestep, conditioning=None):
        # Здабыванне прасторава-часавых патчаў - ключавая інавацыя
        patches = self.patch_embed(x_t)
 
        # Даданне пазіцыйных і часавых убудоў
        patches = patches + self.get_pos_embed(patches.shape)
        patches = patches + self.get_time_embed(timestep)
 
        # Апрацоўка трансфарматарам з QK-нармалізацыяй
        features = self.transformer(patches)
 
        # Прагназаванне шуму для дыфузіі
        return self.denoise_head(features)

Элегантнасць палягае ў тым, каб разглядаць відэа не як паслядоўнасць выяў, а як адзіны прасторава-часавы аб'ём. Падыход OpenAI з Sora апрацоўвае відэа як па прасторавых, так і па часавых вымярэннях, ствараючы тое, што яны называюць "прасторава-часавымі патчамі"—аналагічна таму, як Vision Transformers апрацоўваюць выявы, але пашыраныя на часавы вымер.

Матэматычныя асновы: за межамі простага знашумлення

Асноўная матэматычная інавацыя пашырае стандартную фармуляванне дыфузіі. Замест традыцыйнага падыходу, дзе мы мадэлюем p_θ(x_{t-1}|x_t), дыфузійныя трансфарматары працуюць на сціснутых лятэнтных прадстаўленнях:

Функцыя страты: L_DT = E[||ε - ε_θ(z_t, t, c)||²]

Дзе z_t прадстаўляе лятэнтнае прасторава-часавае кадаванне, і трансфарматар ε_θ прагназуе шум, абумоўлены як часавым становішчам t, так і апцыяльным абумоўленнем c. Крытычны прагрэс заключаецца ў тым, што Query-Key нармалізацыя стабілізуе гэты працэс:

Увага: Attention(Q, K, V) = softmax(Q_norm · K_norm^T / √d_k) · V

Гэтая здавалася б простая мадыфікацыя—нармалізацыя Q і K перад вылічэннем увагі—драматычна паляпшае стабільнасць навучання ў маштабе, дазваляючы мадэлям эфектыўна навучацца на размеркаваных сістэмах.

Мультыэтапная аудыявізуальная генерацыя: архітэктура Veo 3

Veo 3 ад Google DeepMind прадставіў вытанчаную мультыэтапную архітэктуру—трансфарматар з 12 мільярдамі параметраў генеруе ключавыя кадры з інтэрвалам у 2 секунды, у той час як U-Net з 28 мільярдамі параметраў інтэрпалюе прамежкавыя кадры, а асобны аудыясінтэзатар з 9 мільярдамі параметраў выдае сінхранізаваныя саўндтрэкі. Падумайце пра гэта як пра захоп як візуальнай прыгажосці, так і гуку лавіны праз каардынаваныя спецыялізаваныя сістэмы.

class MultiStageVideoEncoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.keyframe_generator = KeyframeTransformer()  # 12B параметраў
        self.frame_interpolator = InterpolationUNet()    # 28B параметраў
        self.audio_synthesizer = AudioGenerator()        # 9B параметраў
 
    def generate(self, prompt, duration=8):
        # Спачатку генеруем ключавыя кадры
        keyframes = self.keyframe_generator(prompt, num_frames=duration//2)
 
        # Інтэрпалюем прамежкавыя кадры
        full_video = self.frame_interpolator(keyframes)
 
        # Генеруем сінхранізаванае аудыё
        audio = self.audio_synthesizer(full_video, prompt)
 
        return full_video, audio

Дыфузійны працэс генеруе абедзве мадальнасці з часавай сінхранізацыяй, дасягаючы дакладнасці сінхранізацыі вуснаў менш за 120 мілісекунд для дыялогу.

Бягучы ландшафт мадэляў і прадукцыйнасць

Архітэктурныя адрозненні паміж бягучымі мадэлямі паказваюць адметныя падыходы да генерацыі відэа:

Асабліва цікава тое, як розныя мадэлі аптымізуюць даўжыню паслядоўнасці праз розныя шаблоны ўвагі:

def hierarchical_attention(patches, hierarchy_levels=3):
    """
    Прагрэсіўнае ўдасканаленне ўвагі ад грубага да дробнага
    Падобна да ўзыходжання: усталяваць базавы лагер, потым рухацца да вяршыні
    """
    attention_maps = []
 
    for level in range(hierarchy_levels):
        window_size = 2 ** (hierarchy_levels - level)
        local_attn = compute_windowed_attention(patches, window_size)
        attention_maps.append(local_attn)
 
    # Камбінаваць мультымаштабную ўвагу
    return torch.stack(attention_maps).mean(dim=0)

Прагрэс архітэктуры з улікам руху

2025 год стаў сведкам узнікнення архітэктур з улікам руху, якія яўна мадэлююць часавую дынаміку. Фрэймворк Motion-Aware Generative (MoG), прапанаваны даследчыкамі з універсітэта Нанкіна і Tencent, выкарыстоўвае яўнае кіраўніцтва рухам з мадэляў інтэрпаляцыі на аснове патоку для паляпшэння генерацыі відэа. Фрэймворк інтэгруе кіраўніцтва рухам як на лятэнтным, так і на ўзроўні функцый, значна паляпшаючы ўсведамленне руху ў буйнамаштабных прадвынаўчаных мадэлях генерацыі відэа.

Гэтае аддзяленне апрацоўкі руху і знешнасці дазваляе паляпшыць кантроль над часавой дынамікай пры захаванні візуальнай паслядоўнасці—уявіце магчымасць рэгуляваць хуткасць лавіны, захоўваючы кожную снежынку ідэальна адрэндэраванай.

Прадукцыйная аптымізацыя: ад лабараторыі да прымянення

Сапраўдны трыумф 2025 года—гэта не проста паляпшаная якасць, гэта эфектыўнасць разгортвання. Аптымізацыі TensorRT для дыфузійных мадэляў на аснове трансфарматараў дасягаюць значнага паскарэння:

# Стандартны канвеер генерацыі
model = DiffusionTransformer().cuda()
frames = model.generate(prompt, num_frames=120)  # 5 секунд відэа
 
# Аптымізаваны канвеер з TensorRT
import tensorrt as trt
optimized_model = optimize_with_tensorrt(model,
                                         batch_size=1,
                                         precision='fp16',
                                         use_flash_attention=True)
frames = optimized_model.generate(prompt, num_frames=120)  # Значна хутчэй

Эфектыўнае да параметраў тонкая настройка праз LoRA дэмакратызавала наладжванне. Каманды цяпер могуць адаптаваць прадвынаўчаныя відэамадэлі з толькі 1% арыгінальных параметраў:

class VideoLoRA(nn.Module):
    def __init__(self, base_model, rank=16):
        super().__init__()
        self.base_model = base_model
 
        # Інжэктаваць адаптацыі нізкага рангу
        for name, module in base_model.named_modules():
            if isinstance(module, nn.Linear):
                # Навучаць толькі гэтыя маленькія матрыцы
                setattr(module, 'lora_A', nn.Parameter(torch.randn(rank, module.in_features)))
                setattr(module, 'lora_B', nn.Parameter(torch.randn(module.out_features, rank)))

Погляд наперад: наступны ўзыход

Канвергенцыя да адзіных архітэктур працягваецца. Мадэль BAGEL ад ByteDance (7B актыўных параметраў з архітэктурай Mixture-of-Transformers) і мадэлі Transfusion ад Meta піянерна ствараюць адзіныя архітэктуры трансфарматараў, якія апрацоўваюць як аўтарэгрэсіўныя, так і дыфузійныя задачы. У Bonega.ai мы асабліва ўхваляваныя наконт наступстваў для апрацоўкі відэа ў рэжыме рэальнага часу—уявіце бесшвовае пашырэнне вашага існуючага матэрыялу кантэнтам, створаным ШІ, які ідэальна адпавядае па стылі і руху.

Матэматычная элегантнасць дыфузійных трансфарматараў вырашыла фундаментальныя выклікі ў генерацыі відэа: падтрыманне звязнасці ў часе пры эфектыўным маштабаванні. Як чалавек, які рэалізаваў гэтыя архітэктуры з нуля, я магу сказаць вам, што адчуванне падобна на дасягненне ілжывай вяршыні, толькі каб даведацца, што сапраўдная вяршыня раскрывае яшчэ больш велічную панараму наперадзе.

Інструменты і фрэймворкі, якія ўзнікаюць вакол гэтых мадэляў—ад метадаў адаптацыі без навучання да стратэгій разгортвання на краі—падказваюць, што мы ўваходзім у эпоху, калі высакаякасная генерацыя відэа становіцца такой жа даступнай, як генерацыя выяў была ў 2023 годзе. Узыход працягваецца, але мы ўсталявалі цвёрды базавы лагер на вышыні, якая раней лічылася недасяжнай.