Google新論文介紹影片生成模型Lumiere，Lumiere是一種文字轉影片擴散模型，該模型的主要目的，是創建真實、多樣且動作連貫的影片。該模型使用一種稱為時空U-Net（Space-Time U-Net，STUNet）基礎架構，官方提到，這種技術可以一次生成完整的影片長度，而不需要經過多次處理。

近年圖像生成模型有著巨大的進步，能夠根據複雜的文字提示，生成高解析度且逼真的圖像，不過，研究人員要將文字轉圖像技術應用到文字轉影片領域面臨挑戰，主要原因在於影片中的動作複雜性。

當前文字轉影片模型仍然無法生成長時間，有著高品質視覺效果且動作逼真的影片，研究人員解釋，這些模型通常採用分階段設計，會先生成幾個關鍵畫面，接著用時間超解析度（Temporal Super-Resolution，TSR）模型，填充關鍵畫面之間的畫面。該方法雖然在記憶體效率上表現良好，但是在生成連貫動作上有其限制。

Google的新模型Lumiere則採用不同的方法，使用STUNet架構一次性生成完整時間長度的影片，該架構能夠在空間和時間上同時降採樣（Downsample）訊號，在更緊湊的時空表示中進行大部分運算，這使得Lumiere能夠生成更長時間、動作更加連貫的影片。Lumiere一次可以生成80影格，以每秒16影格來算，可產生長達5秒的影片，研究人員提到，5秒的長度超過大多數媒體作品中平均鏡頭時長。

Lumiere建立於一個經過預訓練的文字轉圖像模型之上，首先會由基礎模型在像素空間生成圖像的基本草稿，接著透過一系列空間超解析度（SSR）模型，逐步提升這些圖像的解析度和細節。不過，採用空間超解析度技術針對影片的每一個時窗進行處理，可能會在不同時窗的邊界處，產生外觀上的不一致，這是因為每個時窗都是獨立處理，所以在時窗拼接時，可能會有細節上的差異。

研究人員採用了Multidiffusion方法來解決時窗上的不連續，藉由在不同的時窗上進行空間超解析度處理，並彙整處理過的片段，以確保影片片段在視覺上的一致性和連續性。

整體來說，Lumiere是一個強大的文字轉影片擴散模型，能夠生成高品質且動作連貫的影片，可用於多種影片編輯和內容創建任務上，諸如影片修復、圖像轉影片生成，或是生成特定風格影片等。