上个月，Google在文本生成视频领域发布了两个重要模型：Imagen与Phenaki。两者各具特色，Imagen侧重于对语言的深度理解，能够生成画质接近真实照片的短视频；而Phenaki则更专注于长叙事，能够依据一系列文字提示，合成数分钟长、包含多场景转换的连贯影片。简单来说，一个强在“单帧画质”，一个优在“长篇叙事”。

目前，Imagen已通过Google的“AI Test Kitchen”应用，面向美国、英国、加拿大、澳大利亚、新西兰及肯尼亚的英语用户开放体验。AI Test Kitchen是Google于今年8月推出的实验性平台，旨在公开测试其前沿人工智能技术，首批入驻的模型就包括对话系统LaMDA。

那么，能够生成长视频的Phenaki模型，究竟有哪些技术突破？从研究角度看，文本生成视频一直面临几大挑战：计算成本高昂、高质量的文本-视频配对数据稀缺，以及视频时长不固定带来的建模困难。

为应对这些难题，研究团队引入了一种基于因果模型的全新视频表示学习方法。其核心思想是将视频压缩为一组离散的、紧凑的表征标记。关键在于，所采用的分词器配备了因果注意力机制，从而能够灵活适应可变长度的视频输入。

具体流程分为两步：首先，通过一个以预计算文本标记为条件的双向掩码变换器，生成对应的视频标记序列；随后，将这些视频标记进行解码重建，最终输出可视的视频内容。这个过程可以类比为一个高度智能的“视频压缩与解压缩”系统，其编码规则完全通过海量数据学习获得。

更值得关注的是团队应对数据短缺的策略。他们采用了联合训练方法，同步利用海量的图像-文本对数据以及相对较少的视频-文本样本。这种设计使得模型能够实现知识迁移，其生成能力甚至可以泛化至训练数据未覆盖的内容领域，有效缓解了高质量视频数据不足的瓶颈。

与以往技术相比，Phenaki的显著进步在于，它首次实现了在开放领域内，根据一系列随时间推进的文本提示（可视为情节要点或故事大纲）生成任意长度的视频。这不仅意味着生成长视频，更意味着生成逻辑连贯、场景流转的叙事性影片。据了解，这是首篇专门研究基于时序提示生成视频的学术论文。

从实验结果看，Phenaki所提出的视频编码器-解码器架构，在时空质量（即画面在时间与空间维度上的连贯性与清晰度）以及生成效率（单位视频所需的标记数）上，均优于现有基于逐帧生成的基线模型。这表明它在保证输出质量的同时，可能具备更高的计算效能。

总而言之，Phenaki将AI视频生成从“制作短视频片段”推进到了“执导动态故事片”的新阶段。它的出现，为AI在未来影视预演、动态内容创作、个性化叙事生成等领域的应用开辟了更广阔的空间。当然，该技术目前仍处于研究阶段，走向实际应用尚需时日，但它无疑为我们指明了一个充满潜力的发展方向。