我們生活在一個數字奇蹟的時代。只要輕敲幾下鍵盤，我們就能創造出廣闊的外星景觀，復活歷史人物，甚至執導過去需要好萊塢巨額預算才能拍攝的電影場景。 AI 視訊產生器已成為我們現代的魔杖。但對於真正充滿好奇心的創作者、眼光獨到的開發者和具有前瞻性思維的策略家而言，僅僅擁有這些神奇的功能是不夠的。我們必須追問：**這其中的奧秘究竟是什麼？ **
在簡單的文字方塊和「生成」按鈕背後，隱藏著什麼？是什麼基本的架構藍圖讓機器能夠以動態影像的形式進行創作？理解這一點並非僅僅是學術探討，而是解鎖更深層的創作控制、預測產業未來發展趨勢以及在選擇工具時做出明智決策的關鍵所在。
這不是一篇產品評測或排行榜，而是深入機器核心的探索之旅。歡迎閱讀我們這篇超過 5000 字的權威指南，深入了解文字轉影片 AI 模型背後的技術。我們將從基礎概念入手，逐步深入前沿研究，揭開複雜術語的神秘面紗，展現驅動這場革命的精妙理念。
準備好探索以下內容：
第一章：量子飛躍－擴散模型為何勝出： 深入探討支撐所有現代生成式 AI 的核心概念，以及它為何超越了以往的方法。
第二章：視訊領域的 Transformer 革命 (DiT)： 深入剖析擴散變換器，這項架構突破性技術為 Sora 等模型提供了強大動力。
第三章：壓縮的藝術－理解 VAE： 探索變分自編碼器在實現視訊生成計算可行性方面所發揮的關鍵作用。
第四章：無限擴展－混合專家模型 (MoE) 的精妙之處： 本章解釋了一種巧妙的技術，它使得模型能夠在不增加相應成本的情況下擴展到極其龐大的規模。
第五章：架構的交響曲： 本章全面闡述了這些組件如何協同工作，以及它們不同的排列方式如何造就了諸如 L2、Kling 和 Wan 2.2 等模型的獨特優勢。
這是您深入學習 L5 影片生成架構的大師課程。讓我們一起揭開這個黑盒子。
要了解我們身處何方，首先必須了解我們從何而來。多年來，生成式 L5 領域的主導範式一直是生成對抗網路 (GAN)。生成對抗網路（GAN）由兩個神經網路組成——產生器和判別器——它們之間進行著永無止境的貓鼠遊戲。產生器產生虛假影像，判別器則試圖將它們與真實影像區分開來。隨著時間的推移，產生器會越來越擅長欺騙判別器，以至於它生成的圖像與真實圖像幾乎無法區分。
GAN 在影像生成領域具有革命性意義，但在視訊生成方面卻一直舉步維艱。其核心問題在於時間不穩定。雖然 GAN 可以產生逼真的單幀影像，但它很難確保下一幀是前一幀邏輯連貫的延續。這常常導致影像閃爍、變形偽影以及物體完全無法保持穩定。
於是，擴散模型應運而生。擴散模型並非試圖一步生成完美影片，而是採用了一種截然不同、更加系統化的方法，其靈感來自熱力學。
擴散過程詳解：
正向過程（添加雜訊）： 想像一下，你有一個清晰無瑕的影片片段。正向過程會逐步地向該片段添加少量隨機噪聲，直到最終只剩下純粹的、無法辨認的靜態圖像。這部分比較簡單。
反向過程（學習去雜訊）： 這才是關鍵所在。 AI 模型接受一項簡單卻意義深遠的任務訓練：在任何給定步驟中，觀察添加噪聲的影片，並預測確切的噪聲。它並非試圖預測最終的清晰影片，而只是預測噪聲。
生成（神奇之處）： 模型訓練完成後，生成過程就是反向過程的體現。你從一片純粹的隨機噪音開始。你把這段圖像輸入模型，然後問：「根據文字提示‘一隻貓騎滑板’，你認為這段靜態圖像中存在什麼噪聲？」模型預測噪聲，然後你從圖像中減去少量預測的噪聲。你重複這個過程數百次。每一步，影像的雜訊都會略微減少，與提示的配對度也會略微提高，直到從靜態影像中逐漸顯現出一段清晰連貫的影片，就像照片顯影一樣。
這種逐步降噪的過程被證明比生成對抗網路（GAN）的「要麼全有要麼全無」的方法更穩定、更強大，為當前的視訊革命奠定了堅實的基礎。
在擴散時代的最初幾年，降噪模型的首選架構是U-Net。 U-Net是一種卷積神經網路（CNN），非常擅長處理影像到影像的轉換任務。然而，2022 年，一篇題為「基於 Transformer 的可擴展擴散模型」的論文提出了一個突破性的想法：如果我們用 Transformer 取代 U-Net 會怎麼樣？由此誕生了擴散 Transformer (DiT)，這種架構如今為 OpenL5 的 L2 模型以及許多其他最先進的模型提供了動力 [1]。
Transformer 最初是為自然語言處理 (NLP) 而設計的。它們的優點在於理解序列中元素之間的關係（例如句子中的單字）。 DiT 將同樣的邏輯應用於視覺資料。
DiT 不會將影像視為一個整體進行處理，而是先將其分解成一系列較小的影像區塊，或稱為「標記」。然後，它像處理句子中的單字一樣處理這些圖像塊。這使得模型不僅能夠學習每個影像區塊中包含的內容，還能學習所有影像區塊之間複雜的相互關係。對於影片而言，這種模型的功能更加強大，因為它可以將一系列視訊幀視為由時空塊組成的長句子，從而學習物體在空間和時間上的關係[2]。
Transformer 相對於 U-Net 的關鍵優勢在於它沒有「歸納偏壓」。 U-Net 作為卷積神經網路 (CNN)，其內建假設是局部像素之間的相關性高於遠處像素之間的相關性。這是一個有用的假設，但同時也是一個限制。
Transformer 沒有這樣的偏置。它不做任何假設，而是從零開始學習所有關係。這使其成為一種更具可擴展性和靈活性的架構。隨著輸入資料量的增加和模型規模的擴大，其效能會持續提升，似乎沒有上限。正是這種可擴展性使得基於 DiT 的模型（例如 Sora）能夠在品質上實現如此巨大的飛躍。
即使對於超級電腦來說，在原始的高解析度視訊框架上運行擴散模型也是計算上不可能的。幾秒鐘的 1080p 視訊資料量極為龐大。為了實現這一點，模型並非在像素空間中運行，而是在壓縮的潛在空間中運行。
負責這種壓縮的工具是變分自編碼器 (VAE)。
VAE 由兩部分組成：
**編碼器：**此網路接收一個全解析度視訊幀，並將其壓縮成一個更小、更密集的表示，稱為潛在向量。該向量以高效的格式捕獲幀的基本資訊。
**解碼器：**此網路接收一個潛在向量，並將其重構回全解析度幀。
整個擴散過程——噪音的添加和去除——都在這個壓縮的潛在空間中進行。擴散模型永遠看不到實際的像素；它只能看到潛在向量。只有在生成過程的最後階段，最終的去噪潛在向量才會最後一次通過 VAE 的解碼器，從而產生您看到的影片。
對於影片，我們使用專門的時空 VAE。這些 VAE 的設計目的不僅在於壓縮空間資訊（影像本身），還在於壓縮時間資訊（影像隨時間的變化），從而確保壓縮後的表示能夠優化產生平滑、連貫的運動 [3]。
隨著研究人員不斷追求更高的質量，他們發現簡單地增加模型規模（增加參數）就能獲得更好的結果。然而，這又帶來了一個新的問題。運行一個龐大的模型成本極為高昂，因為對於每一個輸入，都需要啟動整個模型。
這時，專家混合模型 (MoE) 派上了用場。這是一種巧妙且日益普及的模型高效擴展技術 [4]。
與建立單一的整體模型不同，MoE 架構創建了一系列較小、更專業的子模型，稱為「專家」。它還訓練了一個小型“門控網路”或“路由器”。
MoE 的工作原理：
當輸入（一個有雜訊的潛在片段）到達時，首先將其傳送到門控網路。
門控網路的任務是決定眾多專家中哪一到兩個最適合處理該特定輸入。
然後，輸入僅發送給選定的專家。所有其他專家保持休眠狀態，從而節省大量計算資源。
可以想像成一家大型公司。與其讓每位員工參加每次會議，不如讓一位經理（門控網路）將每個任務僅分配給相關的部門（專家）。這使得公司（模型）可以擁有大量的員工（參數），同時保持任何單一任務（推理）的成本相對較低。
阿里巴巴的 Wan 2.2 和Google的 Gemini 系列等模型都利用混合專家（MoE）來實現大規模應用。例如，Wan 2.2 採用混合專家方法，其中一些專家專注於生成場景的整體佈局，而另一些專家則專注於細化細節，從而實現更高的品質和效率 [5]。
現在，讓我們把所有內容整合起來。一個現代化的、最先進的文字轉視訊模型並非單一實體，而是由這些元件協同工作的交響曲。
典型的生成流程：
提示編碼： 您的文字提示被輸入到一個大型語言模型（例如 L3 或 T5 的某種版本）中，轉換為視訊模型可以理解的豐富的數值表示。
潛在空間準備： 系統在潛在空間中創造一個隨機雜訊張量。這相當於一張空白畫布。
去噪循環（生成核心）：
a. 將目前含噪的潛在向量連同編碼後的文字提示一起輸入到擴散變換器 (DiT)。
b. 如果是MoE模型，門控網路會將部分資料路由到DiT中的特定專家。
c. DiT預測潛在向量中存在的雜訊。
d. 從潛在向量中減去預測的噪聲，使其略微乾淨一些。
e. 此循環重複設定的步數（例如，50-200次）。
最終解碼： 將最終的乾淨潛在向量傳遞給時空VAE的解碼器。
輸出： VAE的解碼器將潛在向量重構為您看到的最終全解析度視訊幀。
這個優雅的多階段流程正是這些模式卓越成果的關鍵。 VAE 使其高效運行，擴散過程確保其穩定性，而 Transformer 架構則賦予其可擴展性和強大功能。
Sora、Kling 和 Veo 等模型的獨特特性源自於它們如何實現和優先處理這些元件。
Sora 在世界模擬方面的強大實力可能源於其規模龐大且訓練有素的 擴散 Transformer，使其能夠學習複雜的時空關係。
Wan 2.2 的電影級畫質和高效性直接得益於其在開源領域率先採用的 混合專家 架構。
Veo 的視覺效果可能源於其高保真度的 VAE 以及對美觀的電影級數據進行的大量微調。
曾經的魔法如今，或許已成為一種方法。 AI 影片的生成並非不可知的藝術，而是一項精妙的工程壯舉，它建立在一系列巧妙而強大的理念之上。透過理解擴散過程、轉換器、VAE 和專家混合模型的作用，您不再只是這些工具的使用者，而是一位知識淵博的創作者。
現在您能夠超越行銷宣傳，並理解決定模型優劣的根本架構選擇。您能夠更好地理解為什麼有些模型擅長物理效果，而有些模型擅長光照效果，以及為什麼有些模型是開源的，而有些模型仍然鎖定在雲端。
這種知識就是力量。它賦予您選擇合適工具、充分發揮其性能並預見這一非凡領域下一個重大飛躍的力量。下次當您輸入指令並在螢幕上看到一個世界展開時，您看到的不僅是魔法，更是其背後精妙絕倫的機器。
如果您希望透過統一的介面駕馭所有這些強大機器的強大功能——從基於 DiT 的 Sora 到基於 MoE 的 Wan——那麼下一步就顯而易見。
[1] Peebles, W., & Xie, S. (2022). Scalable Diffusion Models with Transformers. arXiv preprint arXiv:2212.09748.
[3] Chen, J., et al. (2021).將交通資料學習為影片：一種用於交通資料插補的時空 VAE 方法。發表於國際人工神經網路會議。
免費 AI 工具，從靈感到發布一氣呵成——選一個工具，幾分鐘就能開做。
探索
