VideoJAM 是一种先进的视频生成框架，旨在解决传统视频生成模型在捕捉真实运动和物理规律方面的不足。它通过引入“联合外观-运动表示”（Joint Appearance-Motion Representations）的方法，使模型能够同时学习视频的外观和运动信息，从而提升生成视频的运动一致性和物理模拟效果。VideoJAM 的核心创新在于其训练和推理阶段的两个互补单元：训练阶段通过修改目标函数，使模型同时预测外观和运动信息；推理阶段则引入“内引导”（Inner-Guidance）机制，利用模型自身预测的运动信号动态引导生成过程，以确保生成视频的连贯性和真实性。
VideoJAM 的优势在于其通用性和适应性。它可以在现有视频生成模型中进行最小调整，无需修改训练数据或扩大模型规模，即可显著提升运动一致性。此外，VideoJAM 在多个复杂运动场景中表现出色，例如倒立动作、双人舞、杂技表演等，能够生成更加真实和流畅的视频内容。
VideoJAM 的应用场景广泛，包括娱乐与影视制作、游戏开发、教育与培训、广告与营销、社交媒体与内容创作等领域。它不仅提升了视频生成的质量和效率，还为创作者提供了更多可能性，推动了视频生成技术的发展。
VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，通过结合外观与运动的联合表示和动态引导机制，显著提升了视频生成的运动一致性和物理真实性，为视频生成领域带来了重要的技术进步
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