Goku是一款整合先进技术的多模态生成模型，其核心技术架构建立在流变换（Flow Transformation）基础上。该模型通过创新的流变换公式实现了图像和视频标记之间的动态交互，显著提升了生成内容的连贯性和细节表现。流变换技术允许模型在 latent space 中建立视频帧间的平滑过渡关系，解决了传统方法中常见的画面跳跃问题。
作为联合生成模型，Goku同时具备处理静态图像和动态视频的能力。这种设计突破了传统单一模态生成器的局限，使模型可以共享图像和视频的底层特征表示，从而提高数据利用效率。实验数据显示，在标准benchmark测试中，Goku的视频生成质量比基线模型高出23%，特别是在人物表情和物体纹理等细粒度特征上表现突出。
行业应用证明，该技术的联合架构特别适合需要跨模态转换的场景，如将商品海报（图像）转化为动态广告（视频）。模型内部的参数共享机制确保了不同生成任务间知识迁移的有效性。
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