北大-兔展AIGC联合实验室推出新型自编码器WF-VAE，此编码器与开源视频生成项目Open-Sora Plan相关，它是为了提高潜在视频扩散模型（Latent Video Diffusion Models, LVDMs）中视频变分自编码器（Video VAE）的性能而设计的。WF-VAE通过利用多层小波变换来提取视频的多尺度金字塔特征，并将这些特征的主要能量流向潜在表示，从而提高了编码效率和重建质量。
例如，在处理高分辨率、长时长的视频时，传统的视频VAE可能会遇到计算瓶颈和潜在空间不连续性的问题。WF-VAE通过小波变换将视频分解为多个频域分量，并重点编码关键信息，从而减少了模型训练成本。例如，在一个视频生成任务中，如果需要生成一段高质量的自然景观延时摄影视频，WF-VAE能够在保持视频细节的同时，显著减少编码和解码过程中的计算资源消耗。
主要功能和特点
- 多层小波变换：WF-VAE利用多层小波变换来提取视频的多尺度特征，并将低频能量有效流入潜在表示，提高了编码效率。
- Causal Cache机制：为了在块状推理过程中保持潜在空间的完整性，WF-VAE引入了Causal Cache机制，确保了与直接推理相同的性能。
- 计算效率：WF-VAE在保持竞争性重建质量的同时，实现了更高的吞吐量和更低的内存消耗。
- 重建性能：WF-VAE在PSNR和LPIPS等指标上展现出优越的重建性能，与现有的视频VAE相比，具有更好的性能。
工作原理
WF-VAE的工作原理包括以下几个关键步骤：
- 小波变换：使用Haar小波变换将视频信号分解为多个频域分量，重点关注低频分量中的视频能量。
- 能量流路径：建立一个能量流路径，允许低频信息绕过主干网络直接流入潜在空间，减少了3D卷积的计算成本。
- Causal Cache：在块状推理中，使用因果卷积和缓存策略来保持卷积滑动窗口的连续性，避免了传统块状推理策略中可能出现的视频闪烁问题。
- 训练目标：结合重建损失、对抗损失和KL正则化，通过引入WL损失来保持编码器和解码器之间的结构对称性。
具体应用场景
- 高质量视频生成：WF-VAE可以用于生成高分辨率、长时长的视频内容，适用于娱乐、广告和电影制作等行业。
- 视频内容创作：在视频编辑和内容创作中，WF-VAE可以用于生成与文本描述相匹配的视频片段，提高创作效率。
- 大规模视频数据处理：在需要处理大量视频数据的场景中，WF-VAE的高效率编码和解码能力可以显著减少计算资源消耗，适用于视频监控、安全分析等领域。
- 视频压缩：WF-VAE可以用于视频压缩，通过有效编码关键视频信息，实现视频数据的高效存储和传输。
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