什么是 Phenaki？
Phenaki 是由 Google Research 在 2022 年提出的一种先进的文本到视频生成模型。 它能够根据一段自然语言描述，生成时间长度可变、语义连贯的高质量视频。 与以往固定时长的视频生成方法不同，Phenaki 支持生成任意长度的视频序列， 极大地提升了生成内容的灵活性和实用性。
核心技术亮点
可变时长生成
支持生成从几秒到数分钟不等的视频，突破传统模型限制。
跨模态对齐
通过联合训练文本编码器与视频解码器，实现精准语义映射。
高效压缩表示
使用 C-ViViT（压缩视频 ViT）将视频压缩为 token 序列，提升训练效率。
应用场景
- AI 辅助影视创作：自动生成故事板或预告片
- 教育内容生成：将课文自动转为教学动画
- 游戏开发：动态生成 NPC 行为或过场动画
- 社交媒体：用户输入文字即可生成短视频内容
示例演示
以下是由 Phenaki 生成的示例视频（模拟展示，实际需调用模型）：
开源与研究
虽然78TP未完全开源完整模型权重，但 Google 已公开论文与部分技术细节。 社区已出现多个复现项目，如 Phenaki-PyTorch 等。 研究者可通过 Hugging Face 或 GitHub 获取相关资源。
论文链接：Phenaki: Variable Length Video Generation From Open Domain Textual Descriptions