CogVideo是目前最大的通用領域文本到視頻生成預訓練模型，含94億參數。CogVideo將預訓練文本到圖像生成模型（CogView2）有效地利用到文本到視頻生成模型，并使用了多幀率分層訓練策略。

CogVideo由清華大學和BAai唐杰團隊提出的開源預訓練文本到視頻生成模型，它在GitHub上引起了廣泛關注。該模型的核心技術基于深度學習算法和模型架構，能夠將文本描述轉換為生動逼真的視頻內容。

CogVideo采用了多幀率分層訓練策略，通過繼承預訓練的文本-圖像生成模型CogView，實現了從文本到視頻的高效轉換。此外，CogVideo還具備先進的動態場景構建功能，能夠根據用戶提供的詳細文本描述生成3D環境及動畫，同時，CogVideo還能高效地微調了文本生成圖像的預訓練用于文本生成視頻，避免了從頭開始昂貴的完全預訓練。

CogVideo的訓練主要基于多幀分層生成框架，首先根據CogView2通過輸入文本生成幾幀圖像，然后通過插幀提高幀率完成整體視頻序列的生成。這種訓練策略賦予了CogVideo控制生成過程中變化強度的能力，有助于更好地對齊文本和視頻語義。該模型使用了94億個參數，是目前最大的通用領域文本到視頻生成預訓練模型之一。

CogVideo不僅支持中文輸入，還提供了詳細的文檔和教程，方便研究者和開發者使用和定制。它的開源和易于使用特性，使其在多模態視頻理解領域具有重要的應用價值。此外，CogVideo的出現標志著AI技術在視頻生成領域的重大進步，為未來的創作提供了顛覆性的想象空間。

總的來說，CogVideo作為一款強大的文本生成視頻模型，能夠有效地利用預訓練模型，生成高質量的視頻。但在生成視頻的過程中也面臨著一些挑戰，比如文本-視頻數據集的稀缺性和弱相關性阻礙了模型對復雜運動語義的理解，這都需要進一步的研究和改進。