AI应用报告：AI视频生成（25页）

行业报告下载 2025年08月07日 07:27 管理员

VAE（Variational Autoencoder 变分自编码器）于2013年由Kingma和Welling提出，2015开始被应用于视频预测任务，通过编码器将输入数据映射到潜在空间，然后通过解码器从潜在空间生成数据。VAE生成视频内容存在模糊等问题。 GAN（Generative Adversarial Networks,对抗生成网络）于2014年由Ian Goodfellow等人提出，2016年左右开始用于视频生成，主要由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，生成器负责生成数据，判别器负责判断数据的真实性，两者在训练过程中不断竞争，生成器学习产生越来越真实的数据，而判别器学习更好地区分真假数据，通过两者相互博弈来实现高质量图片或是视频的生成。对抗训练提升了生成内容的质量，但存在多样性有限、训练不稳定容易出现梯度消失和模式崩溃等问题。VAE+GAN，VAE与GAN常常结合使用，使生成的视频内容更加多样化，并改善生成视频的清晰度和真实性。基于GAN的视频生成产品包括VideoGAN、TGAN等。

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