摘要

本文介绍了一种名为VADER的新方法，用于通过奖励梯度来调整预训练的视频扩散模型，以适应特定的下游任务。传统的调整方法需要收集目标视频数据集，这在实践中既困难又耗时。VADER利用预训练的奖励模型，这些模型基于强大的视觉判别模型学习了偏好，从而在生成RGB像素时提供密集的梯度信息，这对于在复杂搜索空间中进行高效学习至关重要。通过将这些奖励模型的梯度反向传播到视频扩散模型中，VADER能够在计算和样本效率上实现高效对齐。此外，VADER不仅限于文本到视频的生成，还能处理图像到视频的生成任务，展示了其广泛的适用性和高效性。

原理

VADER的核心原理是利用奖励模型的梯度来调整视频扩散模型，以实现特定任务的高效对齐。奖励模型通常建立在如CLIP或BERT等强大的图像或文本判别模型之上，通过学习人类偏好数据来微调这些模型。在视频生成的高维度空间中，奖励梯度的使用比传统的无梯度方法更为高效，因为它们提供了更具体和详细的反馈，这些反馈可以线性地扩展到生成的分辨率上。VADER通过计算奖励函数相对于扩散模型权重的梯度，并使用这些梯度来更新模型权重，从而实现模型的快速适应和优化。

流程

VADER的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 使用预训练的视频扩散模型和奖励模型。
2. 计算奖励函数相对于生成视频的梯度。
3. 将这些梯度反向传播到视频扩散模型中。
4. 更新模型权重以最大化奖励函数的期望值。
5. 通过迭代这一过程，模型逐渐适应并优化以满足特定任务的需求。

例如，在处理文本到视频的生成任务时，VADER使用图像-文本相似度奖励模型来确保生成的视频与提供的文本高度对齐。通过这种方式，VADER能够在不需要大量目标视频数据集的情况下，有效地生成高质量、对齐的视频内容。

应用

VADER的应用前景广泛，涵盖了从电影制作、创意故事板、按需娱乐、AR/VR内容生成到机器人规划等多个领域。通过高效地调整视频扩散模型，VADER能够生成与特定任务高度对齐的视频内容，满足专业创作者和开发者的需求。此外，VADER的灵活性和高效性使其成为未来视频生成技术发展的重要方向，特别是在需要高度定制化和高质量视频内容的应用场景中。