韓國KAIST研究團隊實現無需訓練的分鐘級視頻生成

這項由韓國科學技術院（KAIST）AI實驗室Jung Yi、Wooseok Jang、Paul Hyunbin Cho、Jisu Nam、Heeji Yoon和Seungryong Kim等研究人員共同完成的突破性研究，發(fā)表于2025年12月，論文編號為arXiv:2512.05081v1。該研究首次實現了無需額外訓練就能生成分鐘級高質量視頻的技術突破，為AI視頻生成領域帶來了全新的解決方案。

要理解這項研究的意義，我們可以把AI視頻生成比作制作一部連續(xù)劇。傳統的方法就像是一個記憶力有限的導演，只能記住最近幾個場景的內容，當需要制作長篇連續(xù)劇時，就會出現前后不一致、畫面質量下降的問題。而韓國KAIST團隊提出的Deep Forcing技術，則像是給這個導演配備了一個智能助手，不僅能夠記住關鍵的經典場景作為參考，還能智能地篩選出真正重要的歷史片段，從而制作出前后一致、質量穩(wěn)定的長篇視頻作品。

當前的AI視頻生成技術面臨著一個核心難題：如何在生成長視頻時保持畫面的連貫性和質量穩(wěn)定性。現有的方法通常需要大量的訓練數據和計算資源來學習如何處理長序列視頻，而且往往在生成超過訓練長度的視頻時會出現明顯的質量衰減。這就像是讓一個只學過寫短篇小說的作家去創(chuàng)作長篇巨著，很容易出現情節(jié)不連貫、人物前后矛盾的問題。

Deep Forcing技術的革命性在于它完全不需要額外的訓練過程，就能將原本只能生成5秒視頻的模型擴展到能夠生成超過60秒的高質量視頻，實現了12倍以上的生成能力提升。這種能力的獲得源于兩個核心技術創(chuàng)新：Deep Sink（深度錨點）和Participative Compression（參與式壓縮）。

一、Deep Sink：為視頻生成建立穩(wěn)定的記憶錨點

Deep Sink技術的工作原理類似于人類觀看連續(xù)劇時的記憶模式。當我們看一部長劇時，不會記住每一個細節(jié)，但會對開頭的關鍵情節(jié)和人物設定印象深刻，這些信息成為我們理解后續(xù)劇情的重要參考。Deep Sink就是模擬了這種記憶機制，讓AI模型在生成視頻時始終保持對初始關鍵幀的"記憶"。

傳統的視頻生成模型采用的是"先進先出"的記憶管理方式，就像是一個容量有限的錄像帶，新內容進來時就把最舊的內容刪除。這種方式在處理短視頻時沒有問題，但在生成長視頻時就會導致模型"忘記"重要的上下文信息，從而產生畫面不連貫的問題。

Deep Sink技術的突破在于發(fā)現了一個重要現象：預訓練的視頻生成模型實際上天然具有"注意力聚集"的特性，也就是說，模型在生成新幀時不僅會關注最近的幾幀，還會特別關注序列開始的那些關鍵幀。基于這個發(fā)現，研究團隊將傳統方法中只保留3幀作為參考的做法擴展到保留10-15幀，約占整個滑動窗口的40-60%。

這種擴展并非簡單的數量增加，而是經過精心設計的。研究團隊通過大量實驗發(fā)現，當參考幀數量達到10幀以上時，生成的長視頻在視覺連貫性和美學質量方面都有顯著提升。具體來說，隨著Deep Sink深度的增加，視頻的整體一致性得到改善，美學質量偏移減少，這意味著視頻從開頭到結尾的畫面質量能夠保持相對穩(wěn)定。

除了增加參考幀的數量，Deep Sink還解決了一個技術難題：時間位置編碼的不一致性。在視頻生成中，每一幀都有自己的時間標記，告訴模型這一幀在整個序列中的位置。當模型需要參考很久之前的幀時，如果直接使用原來的時間標記，就會產生巨大的時間跨度差異，導致模型無法正確理解幀之間的關系。

為了解決這個問題，研究團隊設計了時間位置重新校準機制。這個機制的工作方式類似于調整錄像帶的播放速度，讓那些作為參考的早期幀在時間維度上與當前正在生成的幀保持合理的間距。具體來說，系統會計算參考幀與當前幀之間的時間差距，然后調整參考幀的時間編碼，使其在模型的理解中與當前時間線保持連貫性。

這種調整只影響時間維度的編碼，而不改變空間信息，確保畫面內容的完整性。就像是在不改變電影畫面的前提下，調整時間軸標記，讓整個故事在時間線上更加連貫。

二、Participative Compression：智能篩選真正重要的視覺信息

如果說Deep Sink解決了長期記憶的問題，那么Participative Compression就是解決了信息篩選的問題。這個技術的核心理念是：不是所有的歷史信息都同等重要，關鍵在于識別和保留那些對當前生成真正有價值的信息。

這種篩選機制類似于人類整理照片的過程。當我們的手機存儲空間不足時，不會隨機刪除照片，而是會保留那些有特殊意義、畫面清晰、或者與近期生活相關的照片。Participative Compression就是讓AI模型學會這種"有選擇性的遺忘"。

傳統的視頻生成方法在處理超長序列時，會因為需要同時處理太多歷史信息而導致注意力分散，就像是一個人試圖同時關注太多事情而無法專注于當前任務。隨著視頻長度的增加，模型需要處理的歷史幀數量線性增長，這不僅增加了計算負擔，更重要的是稀釋了模型對關鍵信息的關注度。

Participative Compression通過計算每個歷史幀對當前生成的貢獻程度來解決這個問題。具體的工作流程是這樣的：當系統準備生成新的視頻幀時，它會分析最近幾幀的內容特征，然后計算歷史緩存中每個幀對這些新內容的重要性得分。這個得分反映了歷史幀在生成當前內容時的參考價值。

重要性評估的機制基于注意力機制的數學原理。系統會計算當前查詢與歷史鍵值之間的相似度，相似度越高，說明該歷史信息對當前生成越重要。這就像是在查字典時，我們會特別關注那些與查找詞匯相關的條目，而忽略不相關的內容。

評估完重要性后，系統會保留得分最高的那部分歷史信息，同時丟棄那些貢獻度較低的信息。這個過程是動態(tài)進行的，每次生成新內容時都會重新評估和篩選，確保緩存中始終保存著最相關的信息。

值得注意的是，Participative Compression在篩選時遵循一個重要原則：始終保留Deep Sink中的關鍵幀和最近的幾幀。這意味著系統既不會丟失重要的長期參考信息，也不會忽視最新的上下文，而是在中間的歷史信息中進行智能篩選。

這種壓縮策略的效果是顯著的。通過保留真正重要的歷史信息并丟棄冗余內容，系統不僅減少了計算負擔，更重要的是提高了生成質量。實驗結果顯示，使用Participative Compression的系統在動態(tài)程度、運動平滑性和整體一致性方面都有明顯提升。

三、技術實現的巧妙設計

Deep Forcing技術的實現體現了研究團隊的巧妙設計思路。整個系統的工作流程就像是一個經驗豐富的電影剪輯師在處理長片：既要保持對整體故事脈絡的把控，又要專注于當前場景的完美呈現。

在具體實現上，系統將視頻生成過程劃分為不同的階段。每個階段都有明確的任務分工：Deep Sink負責維護長期的視覺連貫性，就像是確保電影的整體風格統一；Participative Compression負責優(yōu)化中期記憶，就像是選擇最佳的過渡場景；而最近幀的處理則專注于即時的細節(jié)表現。

系統的一個重要特點是只在特定時機啟動壓縮機制。具體來說，只有當緩存達到預設容量且處于特定的生成階段時，Participative Compression才會激活。這種設計避免了頻繁的壓縮操作可能帶來的不穩(wěn)定性，同時確保了壓縮的時機是最合適的。

在壓縮過程中，系統還會進行時間編碼的統一調整。這個過程類似于重新校準時鐘，確保所有保留的歷史幀在時間維度上與當前生成保持協調。這種調整不僅保證了技術實現的正確性，更重要的是維護了視頻在時間維度上的自然流暢感。

研究團隊在設計時還考慮了計算效率的平衡。雖然壓縮過程需要額外的計算資源來評估重要性，但通過減少后續(xù)處理的數據量，整體的計算負擔實際上是降低的。實驗數據顯示，Deep Forcing在處理60秒視頻時的幀率達到15.75FPS，與基礎方法的15.78FPS幾乎相同，證明了技術實現的高效性。

四、實驗驗證與性能表現

為了驗證Deep Forcing技術的有效性，研究團隊進行了全面而嚴格的實驗評估。這些實驗不僅包括客觀的量化指標測試，還包括主觀的用戶體驗評估，為技術的實用性提供了強有力的證據。

在量化評估方面，團隊采用了VBench-Long評估框架，這是視頻生成領域公認的權威測試標準。測試內容涵蓋了多個關鍵維度：動態(tài)程度衡量視頻中運動的豐富性，運動平滑性評估畫面變化的自然程度，整體一致性檢查視頻前后的連貫性，成像質量關注畫面的清晰度和真實感，美學質量評價視頻的視覺吸引力，主體一致性驗證核心對象的穩(wěn)定性，背景一致性確保環(huán)境的連續(xù)性。

在30秒視頻生成測試中，Deep Forcing在動態(tài)程度指標上達到了57.56分，顯著超過了訓練式方法Rolling Forcing的30.71分和LongLive的45.55分。這個結果特別令人矚目，因為Deep Forcing是完全無需訓練的方法，卻在動態(tài)表現上超越了專門訓練的競爭對手。在成像質量方面，Deep Forcing達到69.31分，超過了LongLive的69.07分，在美學質量上獲得60.68分，超過了Rolling Forcing的60.24分。

60秒視頻測試的結果更加令人印象深刻。Deep Forcing保持了57.19的高動態(tài)程度，而Rolling Forcing和LongLive分別只有31.35和43.49。在整體一致性方面，Deep Forcing的20.38分與訓練方法相當，證明了技術在長序列生成中的穩(wěn)定性。

除了量化指標，研究團隊還組織了comprehensive的用戶研究。24名參與者通過雙選擇強制選擇協議對不同方法生成的視頻進行對比評估。評估維度包括顏色一致性、動態(tài)運動、主體一致性和整體質量。結果顯示，用戶對Deep Forcing的偏好度極高：在與CausVid的對比中，用戶選擇Deep Forcing的比例達到98.9%（顏色一致性）、95.8%（動態(tài)運動）、96.8%（主體一致性）和100%（整體質量）。即使與專門訓練的方法相比，Deep Forcing也獲得了顯著優(yōu)勢，例如在與LongLive的對比中，用戶偏好比例分別為71.2%、83.5%、72.2%和72.2%。

研究團隊還引入了先進的視覺語言模型Gemini 2.5-Pro進行視覺穩(wěn)定性評估。這種評估方式更接近人類的視覺感知，能夠更準確地反映視頻質量的實際表現。結果顯示，Deep Forcing在視覺穩(wěn)定性方面達到75.44分，超過了未使用注意力錨點的所有方法，與使用了注意力錨點訓練的Rolling Forcing（72.6）和LongLive（78.58）相比也表現優(yōu)異。

五、技術細節(jié)的深入分析

Deep Forcing技術的成功不僅體現在最終效果上，其技術細節(jié)的巧妙設計也值得深入分析。這些細節(jié)反映了研究團隊對視頻生成機制的深刻理解和創(chuàng)新思考。

在Deep Sink的實現中，研究團隊發(fā)現了一個重要現象：預訓練模型的注意力模式并非均勻分布。通過對不同層次和不同注意力頭的分析，團隊發(fā)現模型在生成新內容時會特別關注序列開始的關鍵幀，同時對中間某些幀也保持較高關注度。這種天然的注意力聚集模式為Deep Sink的設計提供了理論基礎。

基于這個發(fā)現，團隊確定了最優(yōu)的錨點大小范圍。通過在不同錨點深度（4幀、9幀、14幀、18幀等）下的系統性實驗，發(fā)現當錨點數量達到10-15幀時，效果達到最佳平衡點。少于10幀時，長期記憶不足導致一致性下降；超過15幀時，過度保留早期信息會限制視頻的動態(tài)變化，甚至出現重復生成現象。

在時間編碼調整方面，技術實現涉及復雜的數學變換。系統需要精確計算時間間隔，然后應用旋轉位置編碼的復數變換來調整時間維度。這個過程只影響時間編碼而不改變空間信息，確保了畫面內容的完整性。實現中使用的數學公式涉及復數指數函數和頻率向量的精確計算，體現了理論與實踐的完美結合。

Participative Compression的實現同樣體現了精巧的工程設計。系統在計算重要性得分時，采用了查詢平均的注意力評分機制。具體來說，對于每個候選的歷史幀，系統會計算它與最近幾幀中所有查詢的相似度，然后求和得到綜合重要性得分。這種方法確保了選擇的歷史幀不是針對單一查詢的局部最優(yōu)，而是對整體生成過程都有價值的全局最優(yōu)選擇。

在壓縮時機的控制上，系統設計了智能的觸發(fā)機制。只有當緩存達到最大容量且處于初始擴散時間步時，壓縮才會啟動。這種設計避免了頻繁壓縮可能帶來的不穩(wěn)定性，同時確保了壓縮發(fā)生在最合適的時機。實驗驗證表明，這種時機控制策略對最終效果的穩(wěn)定性至關重要。

六、深度剖析技術優(yōu)勢與局限

Deep Forcing技術的最大優(yōu)勢在于其"即插即用"的特性。與需要大量訓練數據和計算資源的傳統方法不同，這項技術可以直接應用于已經訓練好的視頻生成模型，無需任何額外的參數調整或模型修改。這種特性使得技術具有極強的實用性和推廣價值，特別是對于那些沒有大量計算資源的研究機構或應用開發(fā)者而言。

從計算效率的角度看，Deep Forcing實現了一個巧妙的平衡。雖然Participative Compression需要額外的計算來評估重要性和進行選擇，但通過減少后續(xù)處理的數據量，整體計算負擔實際上保持穩(wěn)定甚至有所降低。這種"短期投入，長期收益"的設計思路體現了優(yōu)秀的工程實踐。

在生成質量方面，Deep Forcing展現了令人印象深刻的性能表現。特別是在動態(tài)程度方面的顯著提升，說明了技術不僅解決了長視頻生成的穩(wěn)定性問題，還增強了視頻內容的豐富性和表現力。這種雙重提升是技術創(chuàng)新的重要體現。

然而，技術也存在一定的局限性。由于依賴預訓練模型的固有能力，Deep Forcing受到基礎模型容量和偏置的限制。如果基礎模型在某些方面存在不足，Deep Forcing無法完全克服這些限制。此外，技術缺乏顯式的長期記憶機制，在處理極長序列時可能仍會出現逐漸的質量衰減。

在主體一致性方面，雖然用戶研究顯示了積極結果，但VBench-Long的量化指標顯示這仍是一個需要改進的方面。這種差異可能反映了自動化評估指標與人類感知之間的差異，也提示了未來改進的方向。

從技術發(fā)展的角度看，Deep Forcing為未來的研究指出了有希望的方向。其核心思想——利用模型的內在特性而非強制性訓練來實現能力擴展——可能啟發(fā)更多類似的技術創(chuàng)新。這種"發(fā)掘潛力"而非"額外訓練"的思路在資源有限的AI應用場景中具有重要價值。

七、實際應用前景與影響

Deep Forcing技術的出現為AI視頻生成的實際應用開辟了新的可能性。在內容創(chuàng)作領域，這項技術能夠幫助創(chuàng)作者以更低的成本和更高的效率制作長視頻內容。無論是制作教育視頻、營銷內容還是娛樂短片，創(chuàng)作者都可以借助這項技術快速生成高質量的視頻素材。

在教育培訓場景中，Deep Forcing可以用于創(chuàng)建長時間的模擬場景或教學演示。例如，醫(yī)學院可以用它生成完整的手術過程演示，工程專業(yè)可以創(chuàng)建設備運行的全過程展示，這些應用都需要較長的視頻時間和良好的連貫性。

對于游戲和虛擬現實行業(yè)，這項技術提供了生成動態(tài)游戲場景和環(huán)境的新方法。游戲開發(fā)者可以利用Deep Forcing快速生成各種環(huán)境變化和場景轉換，為玩家創(chuàng)造更加豐富和動態(tài)的游戲體驗。

在新聞媒體和紀錄片制作方面，Deep Forcing可以輔助創(chuàng)建事件重現或場景模擬，幫助觀眾更好地理解復雜的事件過程或抽象概念。這對于科學傳播和教育普及具有重要意義。

從技術生態(tài)的角度看，Deep Forcing的無訓練特性使其具有很強的兼容性和可擴展性。現有的視頻生成平臺可以相對容易地集成這項技術，為用戶提供更強的長視頻生成能力。這種易于部署的特性有助于技術的快速普及和應用。

對于研究社區(qū)而言，Deep Forcing的成功證明了"挖掘預訓練模型潛力"這一研究方向的價值。這可能促使更多研究者探索類似的技術路徑，推動整個領域向更高效、更實用的方向發(fā)展。

然而，隨著技術能力的提升，也需要考慮相應的倫理和安全問題。長視頻生成能力的增強可能被用于制作更具欺騙性的虛假內容，這要求在技術發(fā)展的同時建立相應的檢測和防護機制。

八、未來發(fā)展方向與展望

Deep Forcing技術的成功開啟了多個有前景的研究方向。在技術層面，未來的改進可能集中在幾個關鍵領域：增強長期記憶能力、改善主體一致性、擴展到更多類型的生成任務。

在長期記憶方面，研究者可能會探索分層記憶架構，建立類似人類記憶系統的多級存儲機制。這種系統可以在不同時間尺度上保存不同精度的信息，既保證重要信息的長期保持，又維持對細節(jié)變化的敏感性。

主體一致性的改進可能通過引入專門的對象跟蹤機制來實現。這種機制可以在生成過程中持續(xù)監(jiān)控關鍵對象的特征，確保它們在整個視頻序列中保持穩(wěn)定的外觀和行為模式。

技術的擴展應用也值得期待。除了視頻生成，類似的思路可能應用于音頻生成、文本生成甚至多模態(tài)內容生成。這種跨領域的應用可能會帶來新的技術突破和應用場景。

從算法優(yōu)化的角度，未來的研究可能會探索更加智能的壓縮策略。目前的Participative Compression主要基于注意力得分，未來可能會結合語義理解、內容重要性等更高級的特征來進行選擇，實現更精準的信息篩選。

在系統集成方面，Deep Forcing可能會與其他AI技術結合，形成更強大的內容生成系統。例如，結合大語言模型的文本理解能力，可以創(chuàng)建更智能的視頻生成助手；結合音頻生成技術，可以實現視聽同步的多媒體內容創(chuàng)作。

隨著技術的成熟，標準化和規(guī)范化也將成為重要議題。建立統一的評估標準、技術規(guī)范和最佳實踐指導，將有助于技術的健康發(fā)展和廣泛應用。

最終，Deep Forcing技術的意義可能超越了單純的技術創(chuàng)新。它展示了一種新的AI研究哲學：通過深入理解和巧妙利用現有系統的內在特性，而非一味增加模型復雜度或訓練數據規(guī)模，來實現能力的顯著提升。這種思路在當前AI發(fā)展面臨資源和環(huán)境約束的背景下，具有特別重要的指導意義。

說到底，Deep Forcing技術讓我們看到了AI視頻生成領域的一個重要轉折點。它證明了有時候最好的解決方案不是構建更復雜的系統，而是更深刻地理解和利用現有系統的潛力。對于普通用戶而言，這意味著更便宜、更高效的視頻創(chuàng)作工具即將到來。對于研究者來說，這開辟了一條全新的技術路徑。而對整個行業(yè)而言，這預示著AI視頻生成技術即將進入一個更加實用和普及的新階段。

有興趣深入了解技術細節(jié)的讀者，可以通過論文編號arXiv:2512.05081v1查詢完整的研究報告，其中包含詳細的實驗數據、技術實現方法和比較分析結果。

Q&A

Q1：Deep Forcing技術到底是如何在不訓練的情況下提升視頻生成能力的？

A：Deep Forcing技術通過兩個巧妙機制實現能力提升。首先是Deep Sink技術，它發(fā)現預訓練模型天然具有關注序列開頭關鍵幀的特性，于是將參考幀數量從3幀擴展到10-15幀，就像給AI配備了更強的長期記憶。其次是Participative Compression技術，它能智能篩選歷史信息，只保留對當前生成真正有價值的內容，避免無關信息的干擾。這兩項技術結合，讓原本只能生成5秒視頻的模型能夠穩(wěn)定生成60秒以上的高質量視頻。

Q2：Deep Forcing生成的長視頻質量能與專門訓練的方法相比嗎？

A：實驗結果顯示Deep Forcing不僅能與訓練方法相比，在某些方面甚至更優(yōu)秀。在30秒視頻測試中，Deep Forcing的動態(tài)程度達到57.56分，顯著超過Rolling Forcing的30.71分和LongLive的45.55分。用戶研究也證實了這一點：與CausVid相比，用戶選擇Deep Forcing的比例在各項指標上都超過95%。更重要的是，Deep Forcing實現了12倍以上的生成能力擴展，將5秒訓練模型擴展到60秒生成，且無需任何額外訓練。

Q3：普通用戶什么時候能夠使用Deep Forcing技術？

A：由于Deep Forcing是無需訓練的插件式技術，它具有很強的兼容性和易部署特性。現有的視頻生成平臺理論上可以相對容易地集成這項技術。不過具體的商業(yè)化時間表還需要看相關公司的產品規(guī)劃。考慮到技術的成熟度和實用性，預計在不久的將來就可能出現集成了類似技術的消費級產品。對于技術開發(fā)者，可以基于論文中的開源實現進行二次開發(fā)和應用。