Gokuは、Flow Transformationに基づくコア技術アーキテクチャを持つ、最先端のマルチモーダル生成モデルです。このモデルは、革新的なフロー変換の定式化により、画像とビデオマーカー間の動的な相互作用を実現し、生成されるコンテンツの一貫性とディテールを大幅に向上させます。フロー変換技術により、モデルは潜在空間におけるビデオフレーム間のスムーズな遷移を確立することができ、従来の手法にありがちなフレームジャンプの問題を解決する。
共同生成モデルとして、Gokuは静止画像と動画像の両方を処理する能力を持つ。この設計により、従来のユニモーダルジェネレータの制限を打破し、画像と動画の両方の基礎となる特徴表現を共有することができるため、データの利用効率が向上する。実験データによれば、標準的なベンチマークテストにおいて、Gokuの動画生成品質は、特にキャラクターの表情やオブジェクトのテクスチャといった細かな特徴において、ベースラインモデルを231 TP3T上回る。
この技術の連合アーキテクチャが、商品のポスター（画像）をダイナミックな広告（動画）に変換するような、クロスモーダル変換を必要とするシナリオに特に適していることが、業界アプリケーションによって実証されている。モデル内のパラメータ共有メカニズムは、異なる生成タスク間の知識移行の有効性を保証する。
この答えは記事から得たものである。悟空：詳細で一貫性のある動画を生成します。詳細なキャラクターやオブジェクトを使用したコマーシャルの作成に最適です。について
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