T2V的最新进展在文本描述合成高质量的一般视频方面取得了显著成功，但是在T2V中有一个被忽视的问题：没有充分编码真实世界的物理知识，因此生成的视频往往运动会被限制，变化不佳。因此本文提出了一个变形延时视频生成模型，从延时视频中学习真实世界的物理知识。
MagicTime 通过解耦训练、动态帧采样、增强文本理解三大核心策略，结合 ChronoMagic 数据集，实现了高质量变质延时视频的生成，为构建物理世界的变质模拟器提供了有效路径，同时其框架可无缝集成到现有社区模型，为后续研究提供基础。
（一）Introduction
介绍了一下T2V模型现状，然后提出当今模型生成视频缺乏连续的对象变形过程，对物理知识的融入有限如下图a所示，由于训练数据集主要由一般视频组成，当前T2V模型难以生成种子发芽、冰山融化等复杂现象的视频。另一类视频涵盖主体的整个变化过程，文中将这类视频称为变性视频，如图b所示。
此前在Free-bloom: Zero-shot text-to-video generator with LLM director and LDM animator的研究中虽然使用重复推断和连接普通视频产生了类似效果，但是编码物理知识方面有所欠缺，所以本文目标是开发一种端到端的延时视频生成方法，用于自适应编码有较强繁华能力的物理知识。
为了应对生成变性视频的挑战，本文引入了一个MagicTime框架，可以制造时间维度压缩的视频。首先是提出了魔术自适应策略来把物理知识编码到特征提取中，然后提出了动态帧提取策略让模型可以适应延时训练视频，此外还引入一个元文本编码器完善提示理解。
本文还收集了一个数据集，并展示优越性：
（二）Related Work
围绕文本到视频（T2V）生成的相关领域展开梳理，明确现有研究的进展与局限，先是介绍了T2I的发展，然后是T2V发展，然后介绍到本文的延时视频生成，工作目标是生成高质量变性延时视频。这一部分通过梳理 T2I、T2V、延时视频生成三大领域的研究现状，明确了现有工作在 “物理知识编码” 和 “变质过程生成” 上的空白，为本文 MagicTime 框架（融入物理知识、针对变质视频设计专属策略）和 ChronoMagic 数据集（聚焦变质延时视频）的提出提供了合理性与必要性支撑。
（三）Methodology
这一部分简要概述扩散模型，然后描述了ChronoMagic数据集构造。
ChronoMagic Dataset
收集过程：
从YouTube上检索原始视频，使用延时作为搜索条件，随后将标题较短、观看次数较少或缺少标签的视频排除在外。最终收集了2265个符合标准的延时视频。
为了解决互联网视频中场景过渡混乱的问题，确保视频片段连贯性，首先将F定为所有视频帧的集合，然后在初始阶段将F中的每一帧转换为灰度图以减轻颜色对检测的影响：
随后计算连续帧之间的像素强度差：
并计算平均像素强度：
当平均像素强度大于某个阈值，就将这个位置定义为过渡点，但是这种简单的方法易出错，进一步使用CLIP检测转变：
用 CLIP 计算帧的特征相似度，低于阈值则标记为过渡点，仅当两个阶段均标记为过渡点时，才进行视频分割，最终得到低过渡、高连贯的视频片段。使用识别的转换点将视频分割成不同的部分,最终得到较少过渡的高质量视频数据集：
补充：CLIP 计算帧特征相似度的核心逻辑是 “先提取帧的语义级特征向量，再通过余弦相似度衡量向量间的语义一致性”。
多视点文本融合：
采用基于GPT-4V的上下文学习和思想链来分阶段生成字幕：
随后，使用这些字幕来开发整个视频的综合表示，最终生成最终的视频字幕。
