Goku的核心竞争力源自其严格的数据治理体系，开发团队建立了完整的细粒度数据整理流程。该流程包含三个关键环节：首先通过多维度过滤确保原始数据质量，包括分辨率检测、内容合规性筛查等；其次采用分层标注策略，对视频中的物体、动作、场景等元素进行细粒度标记；最后实施数据增强策略，通过智能插帧技术提升低帧率视频的质量。
在模型设计层面，Goku创新性地将视觉transformer与流预测网络结合。测试数据显示，这套架构在UCF-101和Kinetics等标准数据集上的Frechet Video Distance（FVD）得分比同类产品低15-20%，表明其生成视频更接近真实视频分布。定性地看，模型能准确保持人物身份一致性，在30秒长视频中面部特征漂移率低于3%。
实际案例显示，广告制作中使用Goku生成的产品演示视频，物体细节保留完整度达到92%，显著高于行业平均75%的水平。这种高质量的生成效果使其成为奢侈品、汽车等需要展现精细材质行业的首选方案。
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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