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　　近日◈✿，抖音内容技术团队开源了 ContentV◈✿，一种面向视频生成任务的高效训练方案◈✿。该方案在多项技术优化的基础上mg不朽情缘◈✿。◈✿，使用 256 块 NPU◈✿，在约 4 周内完成了一个 8B 参数模型的训练◈✿。尽管资源有限◈✿，ContentV 在多个评估维度上取得了与现有主流方案相近的生成效果海贼王娜米3◈✿。

　　该工作探索了在有限算力条件下训练视频生成模型的可行路径◈✿。目前◈✿，推理代码与模型权重已对外开放◈✿。

　　CogVideoX海贼王娜米3◈✿、HunyuanVideo 和 Wan2.1 等一系列优秀的开源工作表明◈✿，视频生成的关键并不在于架构上的特殊设计◈✿，而在于如何高效利用有限的数据资源◈✿，并有效对齐人类偏好海贼王娜米3◈✿。

　　为验证 ContentV 方案的通用性◈✿，本次开源的版本在扩散模型部分采用了经典的文生图模型 Stable Diffusion 3.5 Large◈✿。为了适配视频模态◈✿，模型在结构上仅做了以下两项必要调整◈✿：

　　将原始图像 VAE 替换为 Wan2.1 中使用的 3D-VAE◈✿；将 2D 位置编码升级为 3D 版本◈✿。在具体编码方式上◈✿，团队对比了传统的绝对位置编码与主流的旋转位置编码◈✿。评估结果显示◈✿，两者在客观指标和主观感受上差异较小◈✿，因此保留了计算更高效的绝对位置编码方案◈✿。

　　上述的最小化结构改动◈✿，在解锁了视频生成能力的同时◈✿，也最大限度地保留了原模型的图像生成能力◈✿。实验证明◈✿，在新的 VAE 和位置编码的适配阶段◈✿，沿用 Flow Matching 的训练方式◈✿，仅需 1000 步左右的微调◈✿，就能基本还原模型的图片生成能力◈✿，大幅节省图片预训练阶段的训练成本◈✿。

　　在视频生成的预训练阶段◈✿，为加速收敛实现高效训练◈✿，研究团队设计了一套从「低清短片」到「高清长片」的多阶段渐进式训练流程◈✿，逐步引导模型学习时间维度与空间维度上的动态表征◈✿，从而提升视频的连续性◈✿、动态表现力和画面细节◈✿。

　　此外◈✿，实验证明◈✿，在推理阶段引入非线性采样步长机制（Flow Shift）能够显著提升视频的整体生成质量◈✿。通过多组对比实验不朽情缘官网登录入口下载◈✿！◈✿，团队最终确定了最优的采样策略◈✿，进一步优化了生成效果◈✿。

　　在后训练阶段海贼王娜米3mg不朽情缘游戏手机版◈✿，除了使用高质量数据集进行微调外◈✿，通过 RLHF 或 DPO 等对齐人类偏好的监督训练◈✿，也能显著提升视频生成质量◈✿。然而◈✿，这类方法通常依赖大量人工标注◈✿，用于训练奖励模型或直接监督扩散模型◈✿。同时◈✿，相较于图像◈✿，视频的序列长度显著增加了 RLHF 和 DPO 的训练资源需求不朽浪漫试玩平台官网◈✿，◈✿。

　　为此海贼王娜米3◈✿，ContentV 研究团队提出了一种轻量级的 RLHF 训练方案◈✿，旨在不依赖人工标注的前提下◈✿，低成本提升视频质量◈✿：

　　利用开源的图像奖励模型对生成视频的单帧进行监督◈✿。相较于视频场景mg不朽情缘游戏手机版◈✿，目前图像奖励模型的训练数据更易获取◈✿，且在实际效果中表现更佳◈✿。实验证明◈✿，由于 MM DiT 采用全局注意力机制◈✿，仅优化单帧即可带动整体视频质量的提升◈✿；将监督范围限制在生成视频的前 1 秒◈✿，相较于对完整视频进行监督◈✿，可大幅减少训练资源的消耗◈✿，同时获得相近的质量提升效果◈✿。

　　采用上述策略后◈✿，在无需人工标注的情况下◈✿，仅使用少量训练资源◈✿，便可显著提升画面质量◈✿。RLHF 微调后◈✿，模型在视觉质量（VQ）指标上的表现大幅提升◈✿，评估胜率高达 89.38%◈✿。

　　在 VBench 这一主流视频生成评测基准上◈✿，ContentV（8B）取得了 85.14 的综合得分◈✿，表现优于多个现有的商业闭源模型◈✿，包括 Sora◈✿、Kling 1.6 和 Gen-3 等mg不朽情缘游戏手机版◈✿。

　　为更贴近真实用户偏好◈✿，研究团队围绕感知质量◈✿、指令跟随◈✿、物理一致性和视觉效果四个维度开展了人类偏好评估◈✿。结果显示◈✿，ContentV 在整体表现上与 CogVideoX-5B◈✿、HunyuanVideo-13B 和 Wan2.1-14B 等主流开源模型相比具有一定优势◈✿。

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