Text-to-video — технология, создающая видеоролики на основе текстового запроса, моделируя визуальные объекты, движение и временную динамику сцены.
Определение
Text-to-video — это класс генеративных моделей, которые преобразуют текстовое описание в последовательность видеокадров. В отличие от text-to-image, здесь требуется моделировать не только визуальное содержание, но и временную структуру: движение объектов, плавность переходов, причинно-следственную логику и изменения сцены. Системы text-to-video объединяют текстовые энкодеры, видеогенераторы (diffusion или autoregressive), temporal-модули и пространственно-временные декодеры.
Как работает
Архитектура text-to-video обычно включает несколько компонентов:
- Text encoder — преобразует запрос в текстовый embedding (T5, Transformer, LLM-encoder).
- Conditioning stack — проекция текстовых признаков в формат, пригодный для видеогенератора.
- Video generator — создание видеопоследовательности:
- Diffusion models — генерация видео через процесс денойзинга в пространственно-временном латентном пространстве.
- Autoregressive decoders — генерация кадров как последовательности токенов (LLaVA-Video, Sora-подобные методы).
- Hybrid models — латентная диффузия + autoregressive temporal layers.
- Temporal modeling — механизмы, обеспечивающие движение:
- temporal attention;
- 3D U-Net / 3D convolution;
- motion embeddings;
- multi-frame fusion;
- trajectory conditioning.
- Decoder — преобразование латентных видеообъёмов в финальные RGB-кадры.
Модель должна одновременно контролировать структуру объектов, движение, резкость, стабильность кадров и согласованность с текстовым описанием.
Где применяется
- Рекламные и маркетинговые видеоролики.
- Кинематографические префабы и сториборд-тулы.
- Генерация обучающих и демонстрационных видео.
- Геймдев: создание анимаций, сцен, фонов.
- VR/AR-контент.
- Мультимодальные ассистенты с визуальной генерацией.
Практические примеры использования
Современные модели text-to-video включают Open-Sora, Pika, Runway Gen-2, Stable Video Diffusion, Luma Dream Machine, Kling, Qwen2-VL-Video-Gen. Они используют латентные диффузионные архитектуры, где видео представляется как 3D-латент (пространство × время). Temporal attention обеспечивает плавность движения, а text conditioning задаёт семантику сцены.
В индустрии text-to-video применяется для генерации рекламных роликов, визуализации идей, автоматической постановки сцен, а также как вспомогательный инструмент для дизайна и сторибординга. В исследовательских сценариях технологии используются для симуляции окружающего мира в обучении агентов.
Ключевые свойства
- Генерация кадров с учётом временной динамики.
- Комбинация текстовых и визуальных признаков.
- Латентное 3D-представление (пространство + время).
- Высокая вычислительная стоимость инференса.
- Требовательность к видеодатасетам высокого качества.
Проблемы и ограничения
- Motion instability — дрожание и непоследовательность кадров.
- Low temporal coherence — несоответствие движения между кадрами.
- Сложность генерации длительных видео.
- Ограниченная точность интерпретации текста.
- Большие требования к VRAM и времени вычислений.
Преимущества и ограничения
- Плюс: генерация движущихся сцен по текстовому описанию.
- Минус: проблемы с стабильностью и высоким вычислительным бюджетом.
Связанные термины
- Video diffusion models
- Temporal attention
- Video decoder
- Latent space
- Text encoder