A Survey on Long Video Generation: Challenges, Methods, and Prospects

视频生成是一个快速发展的研究领域，由于其广泛的应用而受到重视。这个领域的一个关键方面是生成长时间的视频，这提供了独特的挑战和机遇。本文首次对长视频生成的最新进展进行了调查，并将其总结为两个关键范式：分治和自回归。我们深入探讨了每个范式中常用的模型，包括网络设计和调节技术的方面。此外，我们还提供了关于数据集和评估指标的全面概述和分类，这对于推进长视频生成研究至关重要。在总结现有研究的同时，我们还讨论了这个充满活力的领域的新兴挑战和未来方向。我们希望这篇调查能够成为长视频生成领域的研究人员和实践者的重要参考。

长视频生成是一个快速发展的研究领域，这篇论文旨在探讨长视频生成的最新进展，解决其独特的挑战和机遇。

论文将长视频生成分为两种范式：分治和自回归。分别介绍了这两种范式中常用的模型和网络设计，并提出了关键的数据集和评估指标。

论文提供了全面的长视频生成数据集和评估指标的分类和概述，并总结了现有研究的成果和未来挑战。

最近在这个领域中的相关研究包括：《Generative Video Modeling Using Spatially-Adaptive Generative Networks》、《Few-shot Video Generation via Contrastive Predictive Coding》等。