扩散模型（DMs）近年来在生成高质量图像、视频和3D内容方面取得了显著进展。然而，现有的采样引导技术如分类器引导（CFG）虽然提高了生成内容的质量，但也带来了多样性和运动性的下降。自动引导方法虽然缓解了这些问题，但需要额外的弱模型训练，限制了其在大规模模型中的应用。为了解决这些挑战，韩国科学技术研究院和华盛顿大学的研究人员提出了一种名为时空跳跃引导（Spatiotemporal Skip Guidance, STG）的新型采样引导方法。STG通过自扰动使用隐式弱模型，避免了对外部模型或额外训练的需求，从而在提高样本质量的同时保持了多样性和动态性。
例如，考虑一个视频生成任务，目标是从一个文本描述生成一个视频。使用STG，可以在不牺牲视频多样性和动态范围的情况下，提高生成视频的质量。比如，给定文本描述“一个蝴蝶落在女人鼻子上，突出她的微笑和蝴蝶翅膀的细节”，STG能够生成更清晰、更生动的视频，同时保持视频内容的连贯性和动态变化。
核心技术创新
1. 无需训练的高效引导
STG的核心优势在于它是一种无需训练的采样引导方法，适用于基于Transformer的视频扩散模型。传统的引导方法通常需要额外的弱模型或训练步骤，这增加了计算成本和复杂度。而STG通过选择性地跳过时空层，直接在现有模型中生成与原始模型对齐的降级版本，从而实现了高效的引导。这种方法不仅简化了实现过程，还提高了模型的灵活性和适用性。
2. 自扰动与隐式弱模型
STG利用自扰动机制，通过隐式弱模型来增强生成样本的质量。具体来说，STG在采样过程中引入了轻微的扰动，使得模型能够在不同的时空层上进行探索。这种自扰动机制模拟了弱模型的效果，而无需实际构建或训练辅助模型。通过这种方式，STG能够在不损害多样性或动态性的情况下，显著提高生成内容的质量。
3. 选择性层跳过
STG的关键技术之一是选择性地跳过时空层。研究人员发现，通过有策略地跳过某些层，可以在不影响整体结构的前提下，生成更具多样性和动态性的样本。这种层跳过策略不仅增强了模型的表现力，还确保了生成内容的时间连贯性和空间一致性。实验结果显示，STG能够有效地提高样本质量，同时保持了生成内容的丰富性和动态性。
主要特点
- 无需额外训练：STG通过自扰动模拟弱模型，不需要额外的训练或外部模型。
- 保持多样性和动态：与CFG（Classifier-Free Guidance）相比，STG在提高样本质量的同时，不会减少样本的多样性或限制视频的动态范围。
- 隐式弱模型：STG通过跳过时空层来模拟弱模型，这种方法与原始模型保持一致，生成的样本质量更高。
性能优势
STG的主要贡献包括：
- 高效且高性能的引导：STG作为一种无需训练的引导方法，能够在不增加额外计算成本的情况下，显著提高视频扩散模型的生成质量。
- 消除对辅助模型的需求：通过层跳过模拟弱模型，STG消除了对额外辅助模型或训练步骤的需求，简化了模型部署和应用。
- 保持多样性与动态性：与传统的分类器引导（CFG）不同，STG在提高样本质量的同时，不会损害生成内容的多样性和动态性。这使得STG特别适用于需要高质量和多样化输出的应用场景。
工作原理
STG通过选择性地跳过视频扩散模型中的时空层来生成一个降级的、但“对齐”的版本，以模拟一个弱模型。这种方法有效地禁用了特定的残差或注意力层，生成了一个低质量版本的模型，用于指导采样过程。STG在保持样本在数据流形上的同时，通过调整指导尺度来增强样本质量。
实验验证与应用前景
研究人员对STG进行了广泛的实验评估，结果表明，该方法在多个基准测试中均表现出色，特别是在生成高质量视频方面。STG生成的视频不仅具有更高的视觉质量，还保持了丰富的细节和动态变化。此外，STG在处理长时间视频时也展示了良好的性能，证明了其在实际应用中的潜力。
STG的成功开发，为视频生成领域带来了新的可能性。凭借其高效、高性能的引导能力和对多样性和动态性的保护，STG可以应用于多个领域，包括但不限于：
- 影视制作：用于电影和电视剧的特效制作，提供高质量的视觉效果。
- 虚拟现实和游戏开发：自动生成逼真的环境和角色，提升用户体验。
- 创意设计：帮助设计师快速生成符合特定风格或主题的视频内容。
- 广告和营销：根据客户需求定制视觉内容，提高营销效果。
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