Video Diffusion Generation：理论视角下的系统梳理与开放问题

视频扩散模型理论全景
已于 2025-11-20 10:26:53 修改
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分类专栏： 人工智能前沿知识 扩散模型全解析：从理论到实践 文章标签： 扩散模型 深度学习 人工智能
于 2025-11-20 10:19:28 首次发布
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——基于文献《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》的深入解读

说明：本文基于 Ma 等人在 Artificial Intelligence Review 上发表的综述论文《Video diffusion generation: comprehensive review and open problems》撰写，对其中的理论与方法进行尽量系统、成体系的提炼与再组织，适合作为入门与进阶读者的“二次教材”。

1 研究背景与论文整体脉络

在 AIGC 爆发的这几年里，图像扩散模型已经从“有潜力的新模型”变成了现实工业系统的主角；与之相比，视频扩散模型则同时面对更高的维度、更复杂的时序约束与更严苛的算力瓶颈。Ma 等人的这篇综述正是在这样的背景下提出：一方面，现有扩散综述大多停留在图像或“宽泛的视频生成”层面，缺少对扩散范式下视频生成的系统拆解；另一方面，各种 text-to-video、image-to-video、可控视频生成工作百花齐放，却缺乏统一的分类、对比与问题提炼。

论文从理论到实践大致构建了这样一条逻辑链条：首先回顾扩散模型本身的发展脉络——从 DDPM、Score-based、DDIM 到 LDM ——再讨论这些模型如何被扩展到视频领域；接着以一个统一的分类体系，将两百余篇视频扩散工作按“任务类型”“控制方式”“复杂度”等维度进行归类；随后整理数据集、评价指标与代表性模型的实验结果；最后在此基础上凝练出一系列开放问题。

如果把整篇论文类比成“视频扩散模型的地形图”，那么本文希望做

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