视频生成是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是一些常见的视频生成方法和相关信息：
Sora 模型：可作为世界模拟器的视频生成模型。其全流程包括数据准备、模型训练和视频生成等步骤。在数据准备阶段，对图像和视频进行尺寸调整等处理。模型训练采用了位置嵌入的插值和窗口尺寸的缩放等技术。视频生成时，先使用图像 LDM 生成单帧图像，然后运行预测模型生成关键帧序列，并在视频扩展时再次调用预测模型。Pika 平台：要生成视频，可进入 generate 频道。其工作流程包括直接生成视频和图片生成视频两种方式。直接生成视频时，在输入/ create 后输入 prompt 即可得到视频；图片生成视频时，可使用 MJ/SD 生成图像，再在 PIKA 平台添加 prompt 得到视频。AtomoVideo 模型：在训练时只调整添加的时间层和输入层参数，保持 T2I 模型参数固定。通过 VAE 编码器和 CLIP 图像编码器注入图像信息，同时通过交叉注意力注入高级语义信息。实验结果表明，AtomoVideo 在多个评估指标上优于现有的方法。此外，还有一些引发思考的问题，如 AtomoVideo 在处理复杂背景和动态对象时的表现、在不同分辨率输入图像上生成视频的一致性和质量、在实际应用中的潜在用途、如何进一步优化模型以提高生成视频的多样性和创造性，以及在训练过程中如何平衡模型的计算效率和生成视频的质量等。
