撰稿 | 云昭
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
近日，市场有消息称，在Sora引爆文生视频赛道之前，国内的字节跳动也推出了一款新型视频模型Boximator，与Gen-2、Pink1.0等既有模型相比，Boximator的独特之处在于，它能够通过文本输入精确地控制视频中人物或物体的运动。
有媒体称将之称为中国版的Sora，对此，字节跳动相关人士回复称，Boximator是视频生成领域控制对象运动的技术方法研究项目，目前还无法作为完善的产品落地，距离国外领先的视频生成模型在画面质量、保真率、视频时长等方面还有很大差距。
1、为何会被误解读成中文版Sora解析模型的厉害之处
Boximator是建立在视频扩散模型之上的，它采用了3D U-Net架构。简单讲，3D U-Net架构由交替的卷积块和注意力块构成。每个块包括两个组件：一个是空间组件，将单个视频帧作为单独的图像处理；另一个是时间组件，实现跨帧的信息交换。
而在每个注意力块中，空间组件通常包括一个自注意力层，然后是一个交叉注意力层，后者用于根据文本提示进行生成。
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Boximator的厉害之处，他们赋予了现有的视频扩散模块运动控制能力。怎么做到的呢？
首先，为了实现对视频中物体、人物的动作控制，Boximator 使用了“软框”和“硬框”两种约束方法。
其中，硬框，精确定义了目标对象的边界框，有了它，用户可以在图片中画出感兴趣的对象,Boximator 会将其视为硬框约束, 在之后的帧中精准定位该对象的位置。
而，软框则定义一个对象可能存在的区域, 形成一个宽松的边界框。对象需要停留在这个区域内, 但位置可以有一定变化，实现适度的随机性。
两类框都包含目标对象的 ID, 用于在不同帧中跟踪同一对象。此外, 框还包含坐标、类型等信息的编码。
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其次，在原有两个注意力层之上，Boximator通过添加一个新的自我关注层（Spatial Self-attention）来增强这个堆栈。
参数方面，团队考虑到基础模型是在大量网络规模的图像和视频上预先训练的，已经获得了不错的通用知识能力，所以对原始模型的参数进行了冻结，只专注于训练新调整用途的运动控制模块。
当然这只是模型层面的区别，还有数据、训练、算法、推理层面的重要改进，比如自追踪技术、多阶段训练处理，都是相关研究人员值得借鉴的技术，这里不再展开介绍。感兴趣的朋友可以查阅论文。
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2、视频实验讲究之处：数据，还是数据
基准模型方面，字节团队选取了两个：PixelDance 和 ModelScope，来训练 Boximator。
训练数据方面，研究人员从 WebVid-10M 数据集中，过滤出 110 万段动态明显的视频片段, 并自动为其注释了 220 万个对象的边界框，注释的描述包含了视频中对象的名词短语，如“年轻男子”或“白色衬衫”。
实验结果显示，在 MSR-VTT 数据集上, 无论是视频质量还是框与对象对齐精度面,Boximator 都优于原模型。在人类评估中,Boximator 生成的视频也在质量和运动控制上明显超过原模型。
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在Github上呈现的效果视频来看，Boximator 在保持原模型视频质量, 具有非常强大的动作控制能力。同时可以作为一种插件，帮助现有视频扩散模型提升生成质量。
3、新视频产品即将推出
1月30日，梁汝波罕见的批评了字节的大公司病，主要就是两点：效率低下、对机会敏感度降低，对此梁语气非常沉重：“公司层面的半年度技术回顾，直到2023年才开始讨论GPT，而业内做得比较好的大模型创业公司都是在2018年至2021年创立的。”
入场晚，也有着晚的资本。字节集团从飞书、抖音等各个事业部抽调人选，到这个全新的AI部门Flow开发新的C端产品。
现在字节有不少可圈可点的AI产品已经问世。基于抖音、火山等头条系产品，豆包、扣子的应用也赚得市场不错的口碑。
字节其实一直有着AI的基因，张一鸣也是AI的极度推崇者。回望过去的2023，字节对于生成式AI的布局繁多，且力度不小。
只不过，在视频领域，似乎随着Sora的刷屏，字节进一步意识到了王者地位被颠覆的危机。这很难不让人联想到春节前的那场变动，抖音前CEO张楠转岗剪映。
虽然本文的Boximator还只是实验研究，尚未落地，但此前就有消息传出：据说本月剪映将会推出一个AI生图和视频的产品，大家拭目以待吧。
PS:对Boximator感兴趣的朋友，可以发送邮件给论文作者的邮箱，开通体验申请：wangjiawei.424@bytedance.com。
参考链接：
https://arxiv.org/abs/2402.01566
https://boximator.github.io/
https://zhuanlan.zhihu.com/p/682140112
