【新智元導(dǎo)讀】谷歌 Research Lead，負(fù)責(zé) VideoPoet 項(xiàng)目的蔣路，即將加入 TikTok，負(fù)責(zé)視頻生成 AI 的開(kāi)發(fā)。
谷歌 VideoPoet 項(xiàng)目 Research Lead，CMU 兼職教授蔣路的 Google Scholar 資料顯示已加入 TikTok。
最近，有傳聞 TikTok 招募了某篇論文的作者作為北美技術(shù)部門(mén)負(fù)責(zé)人，研發(fā)能和 Sora 對(duì)抗的視頻生成 AI。
而蔣路 3 周前在 Linkedin 上發(fā)布了離職谷歌的消息，也向外界揭開(kāi)了謎底。
他作為谷歌 VideoPoet 項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人，將離開(kāi) Google Research，不過(guò)會(huì)留在灣區(qū)，繼續(xù)視頻生成領(lǐng)域的工作。
「人才第一，數(shù)據(jù)第二，算力第三」，謝賽寧的 AI 突破「3 要素」，已經(jīng)為大廠在未來(lái)構(gòu)建自己的 AI 護(hù)城河指明了方向。
而蔣路帶領(lǐng)谷歌團(tuán)隊(duì)在去年年底推出了在技術(shù)路線上與 Sora 相似的視頻生成技術(shù)：VideoPoet，讓他成為了世界上為數(shù)不多的有能力構(gòu)建最前沿 AI 視頻生成技術(shù)的科學(xué)家。
VideoPoet 在 Sora 發(fā)布之前就已經(jīng)將 AI 視頻的前沿推進(jìn)到了生成 10 秒長(zhǎng)，一致性非常強(qiáng)，動(dòng)作幅度大且連貫的視頻。
而與此同時(shí)，他還是 CMU 的兼職教授，有非常豐富的科研經(jīng)歷和成果。
蔣路這樣既有深厚的理論功底，又有最前沿大型項(xiàng)目的工程和管理經(jīng)驗(yàn)的復(fù)合型專(zhuān)家，自然成為了大廠必爭(zhēng)的 AI 基石型人才。
個(gè)人介紹
蔣路在 Google 擔(dān)任研究科學(xué)家和管理崗位，同時(shí)也是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院語(yǔ)言技術(shù)研究所的兼職教授。
在 CMU，他不僅指導(dǎo)研究生的科研項(xiàng)目，還親自講授課程。
他的研究成果在自然語(yǔ)言處理（ACL）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CVPR）等領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議上屢獲佳績(jī)，還在 ACM ICMR、IEEE SLT 和 NIST TRECVID 等重要會(huì)議上獲獎(jiǎng)。
他的研究對(duì)多款谷歌產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和完善起到了至關(guān)重要的作用：包括 YouTube、Cloud、Cloud AutoML、Ads、Waymo 和 Translate 等。
這些產(chǎn)品每天服務(wù)全球數(shù)十億用戶。
除了上述這些內(nèi)容以外，還有另一個(gè)側(cè)面能很好地說(shuō)明蔣路學(xué)術(shù)水平的高度：他與眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的頂尖研究者都有過(guò)合作。
2017 至 2018 年期間，他是 Google Cloud AI 首批研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)始成員，由李佳博士和李飛飛博士親自挑選。
隨后，他加入了 Google Research，與 Weilong Yang 博士（2019-2020）、Ce Liu 博士（2020-2021）、Madison Le（2021-2022）和 Irfan Essa 博士（2023）等人都有過(guò)合作。
此外，在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)讀博期間，他的論文由 Tat-Seng Chua 博士和 Louis-Philippe Morency 博士共同指導(dǎo)。2017 他在 Alexander Hauptmann 博士和 Teruko Mitamura 博士的幫助下成功畢業(yè)。
他在雅虎、谷歌和微軟研究院的實(shí)習(xí)時(shí)，得到了 Liangliang Cao 博士、Yannis Kalantidis 博士、Sachin Farfade、Paul Natsev 博士、Balakrishnan Varadarajan 博士、Qiang Wang 博士和 Dongmei Zhang 博士等人的指導(dǎo)。
從他在領(lǐng)英上的履歷可以看出，很多科技大廠都留有過(guò)他的足跡。
在 CMU 和 NSF 都有過(guò)實(shí)習(xí)經(jīng)歷。
而在畢業(yè)之前，他在雅虎，谷歌，微軟都實(shí)習(xí)過(guò)。
他本科畢業(yè)于西安交通大學(xué)，研究生畢業(yè)于布魯塞爾自由大學(xué)，博士畢業(yè)于 CMU。
VideoPoet
他在谷歌帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在去年底推出的 VideoPoet，已經(jīng)用 Transformer 代替了傳統(tǒng)的 UNet，成為 AI 視頻生成當(dāng)時(shí)的 SOTA.
這項(xiàng)成就，也成為了 TikTok 相中他最主要的原因。
相比起只能生成小幅動(dòng)作的 Gen-2，VideoPoet 一次能夠生成 10 秒超長(zhǎng)，且連貫大動(dòng)作視頻，可以說(shuō)是實(shí)現(xiàn)了完全碾壓！
另外，VideoPoet 也并非基于擴(kuò)散模型，而是多模態(tài)大模型，便可擁有 T2V、V2A 等能力，或?qū)⒊蔀槲磥?lái)視頻生成的主流。
相比起其他模型，谷歌的方法是將多種視頻生成功能無(wú)縫集成到單一的大語(yǔ)言模型中，而不依賴(lài)針對(duì)各個(gè)任務(wù)分別訓(xùn)練的專(zhuān)用組件。
具體來(lái)說(shuō)，VideoPoet 主要包含以下幾個(gè)組件：
預(yù)訓(xùn)練的 MAGVIT V2 視頻 tokenizer 和 SoundStream 音頻 tokenizer，能將不同長(zhǎng)度的圖像、視頻和音頻剪輯轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一詞匯表中的離散代碼序列。這些代碼與文本型語(yǔ)言模型兼容，便于與文本等其他模態(tài)進(jìn)行結(jié)合。
自回歸語(yǔ)言模型可在視頻、圖像、音頻和文本之間進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí)，并以自回歸方式預(yù)測(cè)序列中下一個(gè)視頻或音頻 token。
在大語(yǔ)言模型訓(xùn)練框架中引入了多種多模態(tài)生成學(xué)習(xí)目標(biāo)，包括文本到視頻、文本到圖像、圖像到視頻、視頻幀延續(xù)、視頻修復(fù) / 擴(kuò)展、視頻風(fēng)格化和視頻到音頻等。此外，這些任務(wù)可以相互結(jié)合，實(shí)現(xiàn)額外的零樣本功能（例如，文本到音頻）。
VideoPoet 能夠在各種以視頻為中心的輸入和輸出上進(jìn)行多任務(wù)處理。其中，LLM 可選擇將文本作為輸入，來(lái)指導(dǎo)文本到視頻、圖像到視頻、視頻到音頻、風(fēng)格化和擴(kuò)圖任務(wù)的生成
使用 LLM 進(jìn)行訓(xùn)練的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是，可以重用現(xiàn)有 LLM 訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施中引入的許多可擴(kuò)展的效率改進(jìn)。
不過(guò)，LLM 是在離散 token 上運(yùn)行的，這可能會(huì)給視頻生成帶來(lái)挑戰(zhàn)。
幸運(yùn)的是，視頻和音頻 tokenizer，可以將視頻和音頻剪輯編碼為離散 token 序列（即整數(shù)索引），并可以將其轉(zhuǎn)換回原始表示。
VideoPoet 訓(xùn)練一個(gè)自回歸語(yǔ)言模型，通過(guò)使用多個(gè) tokenizer（用于視頻和圖像的 MAGVIT V2，用于音頻的 SoundStream）來(lái)跨視頻、圖像、音頻和文本模態(tài)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
一旦模型根據(jù)上下文生成了 token，就可以使用 tokenizer 解碼器將這些 token 轉(zhuǎn)換回可查看的表示形式。
VideoPoet 任務(wù)設(shè)計(jì)：不同模態(tài)通過(guò) tokenizer 編碼器和解碼器與 token 相互轉(zhuǎn)換。每個(gè)模態(tài)周?chē)加羞吔?token，任務(wù) token 表示要執(zhí)行的任務(wù)類(lèi)型
相比于之前的視頻生成模型，VideoPoet 有這么三個(gè)比較大的優(yōu)勢(shì)。
一個(gè)是能生成更長(zhǎng)的視頻，一個(gè)是用戶能對(duì)生成的視頻有更好的控制能力，最后一個(gè)則是 VideoPoet 還可以根據(jù)文本提示，生成不同的運(yùn)鏡手法。
而在測(cè)試中，VideoPoet 也是拔得頭籌，碾壓了不少其它視頻生成模型。
文本保真度：
文本保真度的用戶偏好評(píng)級(jí)，即在準(zhǔn)確遵循提示方面首選視頻的百分比
動(dòng)作趣味性：
用戶對(duì)動(dòng)作趣味性的偏好評(píng)級(jí)，即在產(chǎn)生有趣的動(dòng)作方面，首選視頻的百分比
綜上可見(jiàn)，平均有 24-35% 的人認(rèn)為 VideoPoet 生成的示例比其他模型更加遵循提示，而其他模型的這一比例僅為 8-11%。
此外，41%-54% 的評(píng)估者認(rèn)為 VideoPoet 中的示例動(dòng)作更有趣，而其他模型只有 11%-21%。
而有關(guān)未來(lái)的研究方向，谷歌研究人員表示，VideoPoet 框架將會(huì)實(shí)現(xiàn)「any-to-any」的生成，比如擴(kuò)展文本到音頻、音頻到視頻，以及視頻字幕等等。
參考資料：
http://www.lujiang.info/bio.html
https://scholar.google.com/citations?user=jIKjjSYAAAAJ&hl=en
本文來(lái)自微信公眾號(hào)：新智元 （ID：AI_era）
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