现在可以做到的事情：
- 视频生成：可以创造全新的视频片段。
- 视频预测：根据已有视频片段，预测可能发生的画面。
- 过去重建：根据已有视频片段，重建倒推过去的画面。
- 视频插值：在两个已知视频片段之间，创造连接的两段的中间画面。
MCVD是一款多用途的AI人工智能视频生成模型，适用于多种视频处理任务。举例来说，如果你有一段视频，想要在其中添加或改变一些内容，比如让视频中的人物执行不同的动作，或者在视频的某个时间点添加新的场景，MCVD技术就可以帮你实现这些任务。
其独特之处在于，使用这项技术，你只需一个模型就能完成多种不同的视频编辑任务。无论是填充视频中的缺失部分，预测接下来会发生什么，还是完全创造一个全新的视频片段，MCVD都能胜任。
工作原理：
- 基于分数的扩散损失函数： MCVD采用基于分数的扩散损失函数来生成新的视频帧。通过逐步去除噪声的方法，模型能够生成逼真的图像。
- 高斯噪声注入和去噪：在训练过程中，模型向当前的视频帧注入高斯噪声，然后根据过去或未来的帧信息去除这些噪声，增加了训练的鲁棒性。
- 随机遮蔽训练： MCVD在训练时随机遮蔽过去或未来的帧，这使得模型能够适应不同的视频生成任务，提高了泛化能力。
- 2D卷积U-Net架构：相比于更复杂的3D、循环或变换器架构，MCVD采用了2D卷积U-Net架构，使得模型在处理视频数据时更为高效，降低了计算成本。
- 时空自适应归一化（SPATIN）： MCVD通过时空自适应归一化技术处理过去和未来的帧，增强了模型对时间序列数据的处理能力，提高了时序信息的捕捉效果。
主要特点：
- 通用视频生成模型： MCVD能够处理多种视频生成任务，包括前向/后向预测和插值，具有较高的灵活性。
- 多种应用场景：适用于无条件生成、未来预测、过去重建和插值等多种视频处理任务，满足不同应用需求。
- 高质量和多样化的视频样本： MCVD生成的视频样本既具有高质量，又能呈现多样化的内容，适用于各种应用场景。
- 低资源需求：相较于其他大型视频处理模型，MCVD在训练过程中只需1-4个GPU即可，降低了对硬件资源的要求。
- 良好的扩展性：模型在通道数量方面具有良好的扩展性，可以根据需要进行进一步的扩展，适应不同规模的任务。
项目及演示网址链接：https://mask-cond-video-diffusion.github.io/
论文网址链接：https://github.com/voletiv/mcvd-pytorch
GitHub网址链接：https://arxiv.org/abs/2205.09853
