Rastreando a jornada desde clipes iniciais borrados e incoerentes até saltos impressionantes impulsionados por modelos de difusão e transformers que podem simular o mundo físico.
2014 - 2018
As tentativas iniciais usaram Redes Neurais Recorrentes (RNN) para prever pixels quadro a quadro, como "adivinhar" quadros subsequentes. Esta abordagem sofreu com acumulação de erros devido a dependências de longo prazo, fazendo com que os vídeos gerados se tornassem rapidamente borrados e distorcidos.
Quadro T
(Real)
Quadro T+1
(Previsto)
Quadro T+1
(Previsto)
Quadro T+2
(Borrado)
Desafio Principal: Acumulação de erros leva à rápida degradação da imagem.
2018 - 2022
GANs (Redes Adversárias Generativas) melhoraram a qualidade da imagem através da competição gerador-discriminador, mas tiveram dificuldades com consistência temporal. VAEs (Autoencoders Variacionais) aprenderam representações latentes de dados, mas frequentemente produziram resultados borrados e colapso de modo.
← Otimizar Gerador
Otimizar Discriminador →
Desafio Principal: Instabilidade de treinamento GAN e falta de coerência temporal em vídeos.
2022 - 2023
Para abordar custos computacionais, surgiram os Modelos de Difusão Latente (LDM). Eles usam inteligentemente VAE para comprimir vídeos em espaço latente de baixa dimensão, realizam geração eficiente de remoção de ruído via modelos de difusão, depois decodificam de volta ao espaço de pixels através de VAE. Esta arquitetura melhorou muito a eficiência e praticidade.
Significado: Alcançou equilíbrio perfeito entre eficiência computacional e qualidade de geração.
Início de 2024
Representado pelo Sora, esta arquitetura substituiu U-Net por Transformer como backbone do modelo de difusão. Ao desconstruir vídeos em patches espaço-temporais, o mecanismo de auto-atenção do Transformer captura dependências espaço-temporais de longo alcance, resolvendo fundamentalmente desafios de coerência temporal.
2. Espaço latente decomposto em sequências de patches espaço-temporais
↓3. Processar sequências de patches como linguagem
Significado: Tratar geração de vídeo como modelagem de sequência de 'linguagem visual', alcançando avanços qualitativos.
2024 - Presente
A competição tecnológica entra em novas dimensões. Os modelos não apenas buscam tempos de geração mais longos, mas também começam a alcançar geração sincronizada de áudio-vídeo para conteúdo mais imersivo. Modelos como Google Veo 3 integram capacidades nativas de geração de áudio, marcando progresso em direção à geração completa e imersiva de conteúdo multimodal.
Tendência: De geração unimodal para criação colaborativa de conteúdo visual, auditivo e multi-sensorial.
Usa arquitetura Transformer de Difusão (DiT), visando ser um 'simulador mundial' e estabelecendo novos padrões da indústria em realismo físico, coerência de longo prazo e capacidades multimodais.
Transformer de DifusãoA arquitetura central é U-Net Espaço-Temporal (STUNet), gerando volumes espaço-temporais inteiros de uma vez, buscando suavidade máxima e consistência de movimento global, profundamente integrado com Gemini para controle semântico poderoso.
U-Net Espaço-TemporalComo pioneiro da indústria, sua evolução reflete a tendência de 'transformação de vídeo' para 'criação direta'. Gen-3 foca em controle fino de câmera, controle de movimento e geração humana fotorrealística.
Geração MultimodalConhecido por interface amigável e geração rápida, promovendo grandemente a adoção de vídeo IA. O modelo se destaca em eficiência, aderência a prompts e efeitos criativos.
Eficiente e AmigávelUsa arquitetura Transformer de Difusão integrada com mecanismos de atenção espaço-temporal 3D, combinando forças de várias abordagens para simular com precisão leis físicas e de movimento do mundo real.
Arquitetura HíbridaFoca em efeitos de geração de alta qualidade e capacidades únicas de edição em linguagem natural, permitindo que usuários modifiquem diretamente conteúdo de vídeo gerado através de instruções, melhorando a controlabilidade.
Edição em Linguagem NaturalUma suíte abrangente e aberta de modelos de base de vídeo. Seu destaque é a capacidade de rodar em GPUs de nível consumidor e suporte pioneiro para gerar texto bilíngue chinês-inglês em vídeos, melhorando muito a praticidade.
Contribuição Open Source