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Goku的流变换技术实现了视频与图像标记的增强互动

2025-09-10

1.6 K

Goku的突破性在于其流变换技术构建的动态表征系统。该系统通过时空注意力机制建立视频帧间的稠密对应关系，使模型能预测像素级的运动轨迹。具体实现上，算法会计算相邻帧特征图的光流场，然后将这些运动信息编码为可学习的流标记（flow tokens），这些标记与常规的内容标记共同参与transformer的自注意力计算。

这种设计带来了两大优势：其一，模型能显式建模物体运动规律，比如衣料摆动或液体流动的物理特性；其二，系统可以反向推导图像区域在不同帧中的对应关系，确保长序列生成中的内容一致性。在文本到视频的任务中，该技术使得生成视频的动作自然度评分达到4.8/5分，比纯扩散模型提升32%。

某影视特效公司的测试案例表明，使用Goku生成的角色动画片段中，服装褶皱的运动连续性比传统方法改善40%，特别适合需要精细动作捕捉的虚拟人物制作场景。

本答案来源于文章《Goku: 生成画面精细且一致的视频，适合创作包含人物、物体细节的广告视频》

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