Одним из самых перспективных подходов для генерации реалистичного видео с помощью нейросетевых моделей являются диффузионные модели (diffusion models). В их основе лежит диффузионный процесс: последовательное добавление определенного уровня шумов или случайных искажений к изображению и последующее «размывание» этого шума.

При генерации нового видео модель сначала создает полностью случайное «шумовое» видео, а затем пошагово убирает шумы и проявляет нужное реалистичное изображение на каждом кадре, как бы проявляя фотопленку.
Ключевое преимущество диффузионных моделей — это возможность генерации очень реалистичного, детализированного видео в высоком разрешении. При этом не требуется создание больших датасетов видео для обучения.

Важнейшим компонентом алгоритма является так называемый scheduler, который управляет скоростью «размывания» шумов на каждом шаге. От его настройки зависит качество и точность генерируемого ролика.

Перспективное направление развития диффузионных моделей — латентная диффузия. В этом подходе используется дополнительный латентный вектор, кодирующий нужный видеосюжет или семантику. На основе этого вектора модель генерирует соответствующее реалистичное видео с помощью диффузионного процесса. Латентная диффузия позволяет эффективно управлять сюжетом и свойствами генерируемого видеоролика.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) хорошо подходят для работы с последовательностями данных, к которым относится и видео. RNN учитывают информацию о предыдущих элементах последовательности при обработке и генерации следующих.

Это важно для видео, поскольку каждый кадр логически связан с предшествующим. RNN позволяют модели «помнить» контекст и создавать плавные, реалистичные видеоролики, избегая резких «скачков» в сюжете и визуальных артефактов.

Один из распространенных подходов — использование LSTM-сетей (долгой краткосрочной памяти). LSTM-ячейки содержат внутри себя память, где хранится информация о предыдущем скрытом состоянии. Это позволяет LSTM генерировать текущий кадр с учётом «памяти» о прошлых кадрах.

Рекуррентный подход часто комбинируется с другими архитектурами. Например, свёрточные сети могут извлекать признаки отдельных кадров, а RNN — объединять их в плавную видеопоследовательность. Такие гибридные модели показывают лучшие результаты в задачах генерации видео.

Свёрточные нейронные сети (CNN) широко используются в задачах компьютерного зрения, в том числе для работы с видеоданными.

CNN хорошо подходят для распознавания, анализа и генерации отдельных кадров на основе извлеченных визуальных признаков. Свёрточные слои выделяют локальные особенности каждого кадра, а полносвязные слои объединяют глобальный контекст.

При генерации видео CNN могут создавать реалистичные кадры, учитывая комплекс низкоуровневых и высокоуровневых визуальных характеристик — текстуры, формы объектов, расположение на сцене и т.д.

Часто CNN используются в архитектуре генеративно-состязательных сетей (GAN), где конкурирующие модели генератора и дискриминатора позволяют достичь фотореалистичного качества синтезируемых кадров.

CNN могут также применяться для временной интерполяции кадров при ускоренном или замедленном воспроизведении видео. Комбинирование с рекуррентными сетями позволяет получить эффективную модель для генерации плавных видеороликов.

Генеративно-состязательные сети (GAN) являются одним из наиболее эффективных подходов для генерации реалистичного видеоконтента.

В классической GAN-архитектуре используются две конкурирующие нейросети: генератор создает новые видеокадры, а дискриминатор оценивает их и выносит решение, являются ли они реальными или сгенерированными (поддельными).
Генератор постепенно совершенствуется на основе обратной связи от дискриминатора с целью «обмануть» его и добиться, чтобы сгенерированное видео было неотличимо от реального.

Такой соревновательный подход позволяет GAN генерировать видео с убедительной степенью реалистичности — высоким разрешением, плавным движением объектов, естественным освещением. На основе GAN созданы многие передовые модели для синтеза видео. Но они также могут использоваться злоумышленниками для создания глубоких фейков.

Автокодировщики временных рядов (temporal autoencoders) — это разновидность нейросетей для работы с последовательными данными, к которым относятся видео и анимация.

В отличие от рекуррентных сетей, они не прогнозируют следующий шаг напрямую на основе предыдущих. Вместо этого автокодировщик стремится захватить всю входную последовательность в целом и сжать её в компактное латентное пространственно-временное представление.

Из этого сжатого представления затем можно эффективно декодировать новые правдоподобные кадры и сцены. Такой подход хорошо масштабируется для длинных последовательностей видео.

При генерации видео автокодировщики позволяют интерполировать недостающие кадры в последовательности или экстраполировать дальнейшие кадры. Комбинирование с GAN позволяет добиться фотореалистичного качества сгенерированного видео.

Трансформеры (Transformers) — это тип нейросетевой архитектуры, особенно эффективный для работы с мультимодальными данными, к которым относится видео в сочетании с текстовыми или речевыми данными.

Благодаря механизму внимания (self-attention) трансформерные модели могут анализировать связи и контекст между разными фрагментами данных в обучающей выборке.

Это позволяет использовать трансформеры для генерации видео, тесно связанного по смыслу и содержанию с входным текстовым описанием. Модель анализирует текст, извлекает ключевые сущности и связи и генерирует соответствующую динамическую визуализацию.

К примеру, при подаче текста «Девушка играет на скрипке в лесу» трансформерная модель сгенерирует реалистичное видео с соответствующим сюжетом.
Трансформеры могут также комбинироваться с CNN, RNN и другими типами нейросетей для улучшения качества генерации видеоконтента на основе мультимодального контекста.