新型图像与视频生成模型技术解析
某中心最新推出的Nova Canvas和Nova Reel模型采用扩散变换器（diffusion transformers）架构，能够根据文本提示生成工作室级别的图像和视频内容。
核心功能特性
Nova Canvas模型支持五大功能：
- 文本到图像生成：输入文本提示生成全新图像
- 图像编辑：支持修复（添加视觉元素）、外绘（移除视觉元素）、基于文本的自动编辑和背景移除
- 图像变体生成：输入1-5张图像和可选文本提示，生成保持原内容但改变风格背景的新图像
- 图像条件生成：结合参考图像的布局与文本提示的内容生成新图像
- 色彩引导生成：通过十六进制色码列表控制生成图像的配色方案
Nova Reel模型支持两种视频生成模式：
- 纯文本到视频生成
- 文本+图像到视频生成 生成视频规格：1280×720分辨率，24帧/秒，时长6秒
模型架构技术细节
两款模型均采用基于变换器的潜在扩散模型架构，主要包含三个核心组件：
- 变分自编码器（VAE）：在原始像素和视觉标记之间进行双向映射，通过瓶颈层产生低维潜在表示
- 文本编码器：将输入文本转换为文本标记序列
- 基于变换器的去噪网络：负责迭代去除视觉标记中的噪声
推理流程
- 文本编码器将输入文本转换为文本标记
- 以文本标记为引导，去噪网络从随机初始化的视觉标记中迭代去除噪声
- VAE解码器将去噪后的视觉标记转换为彩色图像/视频帧
训练方法论
训练过程分为两个阶段：
- 预训练阶段：建立基础模型，在通用任务上展现高性能
- 微调阶段：进一步提升视觉质量及文本-图像/视频对齐效果，特别是在高价值领域
推理优化技术
针对扩散变换器迭代推理过程计算量大的特点，采用多项优化技术：
- 提前（AOT）编译
- 多GPU推理
- 模型蒸馏
- 自适应采样策略（仅在必要时密集采样解决方案轨迹）
这些优化技术根据各模型的具体需求精心选择和定制，实现了更快速高效的推理过程。