无需训练突破视频生成时长魔咒，朱军团队开源全新解决方案RIFLEx

自 OpenAI 发布 Sora 以来，视频生成领域迎来爆发式增长，AI 赋能内容创作的时代已然来临。

去年 4 月，生数科技联合清华大学基于团队提出的首个扩散 Transformer 融合架构 U-ViT，发布了首个国产全自研视频大模型 Vidu，打破国外技术垄断，支持一键生成 16 秒高清视频，展现出中国科技企业的创新实力。Vidu 自去年 7 月上线以来，已服务数千万用户，极大促进了视频内容的智能创作。近期，腾讯混元、阿里通义万相等开源视频生成模型相继亮相，可生成 5-6 秒视频，进一步降低了视频创作门槛。

尽管如此，海内外社区仍有不少用户抱怨现有开源模型受限于生成 5-6 秒的短视频，时长不够用。

今天，Vidu 团队带来了一个简洁优雅的解决方案 ——RIFLEx。新方案仅需一行代码、无需额外训练即可突破视频生成模型现有长度限制，打破「短视频魔咒」。目前该项目已经开源，体现了团队对开源社区的积极回馈和贡献。

• 项目地址：https://riflex-video.github.io/
• 代码地址: https://github.com/thu-ml/RIFLEx

RIFLEx适用于基于RoPE的各类Video Diffusion Trasnsformer，例如CogvideoX、混元（链接到之前推送）以及最新发布的通义万相（链接到之前的推送）。

下列为开源模型无需任何训练直接时长外推两倍至10s效果：

• 大幅度运动：

prompt: 一只棕白相间的动画豪猪好奇地审视着缎带装饰的绿色盒子，灵动的眼神与细腻的3D动画风格营造出温馨而精致的视觉体验。

• 多人物复杂场景：

prompt: 荒凉空地上的简易营地散布着无人机与物资，军人与平民共处，一名男子绝望抱头，女子忧虑注视，沉重氛围暗示刚经历重大事件，镜头稳定细腻，突出紧张与不安感。

• 自然动态流畅：

sora的经典长毛猛犸象prompt

在短视频微调几千步可进一步提升性能。

• 多转场时序一致性保持：

prompt: 蓬乱头发、穿棕色夹克系红色领巾的男子在马车内严肃端详硬币，与女子交谈，广角与中近景结合展现历史剧风格与戏剧氛围。

• 3D动画风格：

prompt: 动画中的兔子和老鼠，身穿探险装备正处于险境之中。它们急速坠入一个黑暗而未知的空间，紧接着便漂浮并游动在宁静的水下世界里。紧张而坚定的表情通过中景与特写展现，高质量3D动画风格增强电影感与沉浸感。

• 真实人物特写：

prompt: 留着胡须、穿格子衬衫的男子坐着弹奏原声吉他，沉浸于激情演唱。他所在的室内环境简洁，背景是一面纯灰色墙壁，左侧放置着一个吉他音箱和麦克风架，右侧摆放着一叠书籍。

除此之外，RIFLEx 不仅支持视频的时间维度外推（如基于已有帧生成未来帧或延长视频时序长度），还可扩展至空间维度外推（如通过局部画面超分辨率重建、修复缺失区域或扩展视频边界内容），以及可同时进行的时空外推（如生成未来高分辨率视频序列或动态扩展视频的时空内容，兼顾时间连续性与空间一致性）。

• 图像宽度外推两倍：

左图为训练尺寸，右图为外推结果

• 图像高度外推两倍：

左图为训练尺寸，右图为外推结果

• 图像高宽同时外推两倍：

左图为训练尺寸，右图为外推结果

• 视频时空同时外推两倍：

训练尺寸：480*720*49

外推结果：960*1440*97

该研究成果一经发布，获得了广泛关注。

知名博主 Ak 第一时间转发，海外科技公司和博主称赞其为「视频扩散模型领域的突破性创新」。

Diffusers 核心贡献者 sayakpaul 和 a-r-r-o-w 也收藏了代码并留言点赞：

目前 RIFLEx 已被社区用户集成到各类知名视频生成仓库：

揭秘 RIFLEx：化繁为简，直击本质

长度外推问题在大型语言模型中早有研究，但这些方法在视频生成中却屡屡碰壁，导致时序内容重复或慢动作效果。
直接外推导致视频内容重复，红色框表示开始和视频开头重复

同时结合外推和内插的Yarn导致慢动作效果

为破解这一难题，Vidu 团队深入挖掘 RoPE 的频率成分，揭示了其每个频率成分在视频生成的作用：

1. 时间依赖距离：不同频率成分只能捕捉特定周期长度的帧间依赖关系。当帧数超过周期长度时，周期的性质导致位置编码重复，从而使视频内容也会出现重复。

2. 运动速度：不同频率成分捕捉不同的运动速度，由该频率的位置编码变化率决定。高频成分捕捉快速运动，低频成分捕捉慢速运动。

当所有频率成分结合时，存在一个 「内在频率」，即周期距离首次观测重复帧最近的成分，它决定了视频外推时的重复模式。

基于此，团队提出RIFLEx：通过降低内在频率，确保外推后的视频长度在一个周期内，从而避免内容重复。该方法仅需在经典 RoPE 编码中加入一行代码即可实现。

这一方案为视频生成领域提供了新的思路，有望推动长视频生成技术的进一步发展。

团队介绍

论文第一作者赵敏为清华大学TSAIL 团队博后研究员，研究方向为基于扩散模型的视觉内容生成。赵敏是生数科技视频生成大模型Vidu的核心开发者之一，此前以第一作者发表在NeurIPS、ICLR、ECCV等顶级会议和期刊发表论文数篇，并入选2024年清华大学“水木学者”。个人主页：https://gracezhao1997.github.io/。

清华大学 TSAIL 团队长期致力于扩散模型的研究，代表性工作包括Analytic-DPM（ICLR 2022 杰出论文奖）、U-ViT、DPM-solver、ProlificDreamer等，并研制了首个对标Sora的高动态、长时长的视频生成大模型Vidu。论文其他作者均为TSAIL 课题组学生，其中何冠德和朱泓舟也参与了Vidu的开发，陈亦逍为清华大学计算机系大三本科生，李崇轩已经毕业，现任中国人民大学高瓴人工智能学院副教授。

文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/q5Z9v2SekkD8Dv4w5E2RAA