随着扩散模型的飞速发展，诞生了Midjourney、DALL·E 3、Stable Difusion等一大批出色的文生图模型。但在文生视频领域却进步缓慢，因为文生视频多数采用逐帧生成的方式,这类自回归方法运算效率低下、成本高。
即便使用先生成关键帧,再生成中间帧新方法。如何插值帧数,保证生成视频的连贯性也有很多技术难点。
科技、社交巨头Meta则提出了一种全新的文生视频模型Emu Video。该模型使用了分解式生成方法，先生成一张图像,再以该图像和文本作为条件生成视频，不仅生成的视频逼真符合文本描述，算力成本也非常低。
论文：https://emu-video.metademolab.com/assets/emu_video.pdf
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