人工智能生成内容（AIGC）中的视频扩散模型综述
探索人工智能生成内容中的视频扩散模型：综述与展望
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人工智能正在蓬勃发展，计算机视觉作为其子领域也是如此。从研究人员、学者到学者，它引起了很多关注，并对许多不同的行业和应用产生了重大影响，如计算机图形学、艺术与设计、医学图像等。扩散模型一直是图像生成的主要技术之一。它们胜过了基于生成对抗网络（GANs）和自回归Transformer的策略。这些基于扩散的技术受欢迎是因为它们是可控的，能够产生各种各样的输出，并能够产生极为逼真的图像。它们在各种计算机视觉任务中得到了应用，包括3D生成、视频合成、密集预测和图像编辑。
扩散模型对于计算机视觉的重大进展至关重要，正如最近人工智能生成内容（AIGC）的繁荣所证明的那样。这些模型不仅在图像生成和编辑方面取得了显著成果，而且在与视频相关的研究领域也处于领先地位。虽然已经发表了一些涉及图片生成的扩散模型的综述文献，但鲜有最近的评论涵盖其在视频领域的应用。最近的研究工作对AIGC时代的视频扩散模型进行了全面评估，以填补这一间隙。
在最近的一篇研究论文中，一个研究团队强调了扩散模型在显示出色的生成能力、超越替代技术并在图像生成和编辑以及视频相关研究领域表现出卓越性能方面的重要性。该论文的主要焦点是对AIGC的视频扩散模型进行全面调查。它分为三个主要部分：与创建、编辑和理解视频相关的任务。论文总结了研究人员的实际贡献，回顾了已经在这些领域中撰写的文献，并对工作进行了组织。
该论文还分享了该领域研究人员面临的困难。它还勾勒了视频扩散模型领域未来研究和发展的前景，并针对该领域仍需解决的问题提出了一些观点。
该研究论文的主要贡献如下：
- 包括视频传播模型相关的研究的系统监测和综合，涵盖了诸如视频创建、编辑和理解等一系列主题。
- 介绍了视频扩散模型的背景信息和相关数据，以及数据集、评估措施和问题定义。
- 分享了关于该主题最有影响力的作品的摘要，重点关注共同的技术信息。
- 对视频生成基准和设置进行了深入审查和对比，解决了文献中的一个关键需求。
总而言之，该研究对于对AIGC背景下的最新视频扩散模型发展感兴趣的人来说是一种宝贵的工具。它还承认了在视频领域需要进一步的研究和评论，并强调了在计算机视觉背景下扩散模型的重要性。该研究通过对以往工作进行分类和评估，为进一步的调查提供了潜在的未来趋势和障碍的全面概述。
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