Goku视频生成模型是由香港大学与字节跳动联合开发的一款先进的视频生成模型，能够根据文本或图片生成高质量的视频内容。
一、主要功能
高质量视频生成：Goku能够生成栩栩如生的视频内容，人物神情自然，难以分辨真伪。
多模式支持：支持文生视频、图生视频及文生图等多种模式，满足多样化的内容创作需求。
虚拟数字人视频生成：Goku+可以生成超过20秒的超现实人类视频，具有稳定的手部动作和丰富的面部及身体表情。
广告视频制作：Goku+专注于广告视频创作，能将产品图片转化为吸引人的视频，支持虚拟数字人与产品互动。
二、技术原理
图像-视频联合VAE：将图像和视频数据压缩至共享的潜在空间，为后续生成提供统一的数据表示。
全注意力Transformer：利用全注意力机制对潜在表示进行建模，实现图像和视频的统一生成。
校正流公式：基于rectified flow Transformer框架，实现高效的内容生成，提高生成视频的质量和流畅度。
三、应用场景
广告视频制作：生成高质量的广告视频，降低制作成本。
产品展示：将产品图片转化为引人入胜的视频片段，增强营销材料的吸引力。
虚拟数字人互动：生成虚拟数字人视频，用于直播带货、客服讲解等场景。
创意视频制作：适用于多种创意视频制作场景，如动画、自然风光等[^7^。
四、使用方法
输入文本或图片：用户可以通过输入文本描述或上传图片来生成视频。
选择生成模式：根据需求选择文生视频、图生视频或文生图等模式。
调整参数：用户可以根据需要调整生成视频的时长、分辨率等参数。
生成视频：模型将根据输入和设置生成高质量的视频内容。
五、适用人群
内容创作者：能够快速生成创意视频，提升创作效率。
广告从业者：降低广告视频制作成本，快速生成吸引人的广告内容。
品牌营销人员：用于产品展示和品牌宣传，增强市场竞争力。
数字艺术家：探索更多创意表达形式，丰富数字艺术的表现力。
六、优缺点介绍
优点：
高质量生成：生成的视频和图像质量高，效果逼真。
多模式支持：满足多种创作需求，灵活性强。
低成本：Goku+模型能够显著降低广告视频制作成本。
创新性：采用先进的技术架构，推动视频生成领域的发展。
缺点：
数据需求大：需要大量的高质量数据进行训练。
计算资源要求高：模型训练和生成过程对计算资源要求较高。
可能的版权问题：生成的内容可能存在版权争议，需谨慎使用。
分类标签：视频生成、人工智能、内容创作、广告制作、虚拟数字人