复旦视频扩散模型综述：覆盖300+文献，探讨近期研究趋势与突破，Github揽星2k+

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复旦团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 视频扩散模型新综述来了，覆盖300+文献的那种。 最近，复旦大学、上海市智能视觉计算协同创新中心联合微软等学术机构，在国际顶级期刊《ACM Computing Surveys》 （CSUR） 上发表了题为《A Survey on Video Diffusion Models》的综述论文。 不仅 系统地梳理了扩散模型在视频生成、编辑及理解 等前沿领域的进展，还深入探讨了 近期的研究趋势与突破 ，涵盖了 该领域近年来的重要 成果 。 该研究目前已在Github揽获2k+ Star。 本篇综述论文的第一作者为复旦大学博士生 邢桢 ，通讯作者为复旦大学 吴祖煊副教授 和 姜育刚教授 。 基于扩散模型的视频生成 本文将目前基于扩散模型的主流视频生成模型分为三大类：基于文本的视频生成，基于其他条件的视频生成，以及无条件的视频生成。 （1）基于文本的视频生成： 以自然语言 ………………………………