论文题目： CogVideoX: Text-to-Video Diffusion Models with An Expert Transformer
中文翻译： CogVideoX：基于专家 Transformer 的文本到视频扩散模型
会议： ICLR 2025
摘要： 本文提出 CogVideoX，一个基于 Diffusion Transformer 的大规模文本到视频生成模型，可生成与文本提示高度一致的连续 10 秒视频，帧率为 16 FPS，分辨率最高达到 768 × 1360。以往视频生成模型通常面临运动幅度有限、视频时长较短的问题，尤其难以根据文本生成具有连贯叙事的视频。为解决这些问题，作者首先提出 3D Variational Autoencoder，在空间和时间两个维度压缩视频，从而同时提高压缩率与视频重建质量；其次，为改善文本与视频之间的对齐，引入带有 Expert Adaptive LayerNorm 的 Expert Transformer，使两种模态能够进行更深层次融合；再次，通过渐进式训练以及 Multi-Resolution Frame Packing，使 CogVideoX 能够生成时序连贯、时长较长、具有多种宽高比并包含明显运动的视频。除此之外，作者构建了一套包括视频过滤和重新描述在内的数据处理流程，并训练视频 Caption 模型提升生成质量以及语义对齐能力。实验表明，CogVideoX 在自动指标和人工评测中都取得了很强的性能。
源码与模型：https://github.com/THUDM/CogVideo。论文公开了 5B、2B，以及 Text-to-Video 和 Image-to-Video 等模型版本。
一、研究背景与核心问题
文本生成视频看起来像是"把文生图多生成几帧"，但真正困难的地方恰恰是时间维度。
对于单张图像，只需要保证这一帧内部结构正确；视频却要求几十甚至上百帧之间保持主体身份、位置、运动轨迹以及场景状态的一致性。如果 Prompt 只是"A dog running"，短视频模型还相对容易处理；但如果文本描述的是"闪电击中岩石，岩石裂开，一个人从里面跳出来"，模型必须理解事件发生的先后顺序，还要让前后状态真正发生变化。
因此 CogVideoX 真正想解决的并不是单纯的"视频清晰度"，而是三个相互关联的问题：
第一，视频 Token 数量过大。高分辨率、长时间的视频同时包含空间和时间两个维度，直接在像素空间建模几乎不可行，因此需要比图像 VAE 更有效的视频压缩方式。
第二，大运动下的时序一致性。如果空间 Attention 和时间 Attention 完全分开，物体一旦跨帧发生较大位移，相邻帧中的同一个主体未必能够直接建立联系。
第三，文本和视频之间的语义对齐。互联网视频通常没有足够详细的文字说明，而一句非常粗糙的 Caption 很难教会模型理解"谁先做了什么，随后发生了什么"。
CogVideoX 的思路可以概括为：
先用 3D Causal VAE 压缩视频，再用 Expert Transformer 在统一序列中建模文本与视频，通过 3D Full Attention 建立完整时空联系，最后利用渐进式训练、Frame Packing 和高质量视频 Caption 把模型扩展到长视频和高分辨率场景。
论文最终的 5B 模型能够生成最高 768 × 1360、10 秒、16 FPS 的视频。
论文 Figure 1：CogVideoX 文本生成视频示例
这张图最直观地展示了论文希望解决的问题：重点并不是某一帧"像不像图片"，而是连续视频中动作是否真正发生。例如闪电击中岩石以后，岩石发生变化；人物动作也需要随着时间连续演化。
二、CogVideoX 整体架构
论文 Figure 3：CogVideoX 整体架构
Figure 3 是理解整篇论文最重要的一张图。
CogVideoX 的完整数据流可以概括成：
Video → 3D Causal VAE → Video Latent → Patchify → Vision Tokens
Text → T5 → Text Tokens
Text Tokens + Vision Tokens → Expert Transformer → Unpatchify → 3D VAE Decoder → Video
训练时，原始视频首先通过 3D Causal VAE Encoder 压缩到 Latent Space。随后把视频 Latent 切成 Patch，并展开成长序列 。
与此同时，文本 Prompt 使用 T5 编码为 。
CogVideoX 并没有简单地让视频 Token 对文本做 Cross-Attention，而是直接在 Sequence 维度把两者拼接：
拼接后的完整序列进入多层 Expert Transformer。模型输出再经过 Unpatchify 恢复视频 Latent 的结构，最后使用 3D VAE Decoder 重建视频。
这个结构的一个重要特点是：文本和视频被放进了同一个 Transformer 上下文。
但问题也随之而来：语言特征和视觉特征的数值分布明显不同。CogVideoX 因此没有给它们建立两套完全独立的 Transformer，而是在共享 Transformer 的基础上，用 Expert Adaptive LayerNorm 分别处理两种模态。
三、3D Causal VAE：先解决视频太大的问题
3.1 为什么不能直接沿用 2D VAE？
图像 Latent Diffusion 通常只需要在空间维度压缩，但视频还多了时间维度。如果只逐帧使用 2D VAE，那么即使每一帧被压缩，几十上百帧累积起来以后，Transformer 的序列长度仍然非常大。
CogVideoX 因此使用 3D VAE 同时进行空间压缩和时间压缩。
论文 Figure 4：3D Causal VAE 结构以及 Temporal Context Parallel
其 Encoder 和 Decoder 由对称的多个阶段组成，中间交替使用 ResNet Block、2D Downsample 和 3D Downsample。最终从 Pixel Space 到 Latent Space 实现 8 × 8 × 4 的压缩：空间的高、宽分别压缩 8 倍，时间维度压缩 4 倍。
这里还有一个很重要的设计：Temporal Causal Convolution。
普通 3D 卷积可能同时看到当前帧前后的信息，而因果卷积只允许当前状态依赖过去，不能让未来帧反向影响之前的状态。论文实现时把 Padding 放在时间轴卷积的起始侧，从而保持这种因果关系。
3.2 压得越狠越好吗？
论文 Table 1：不同 3D VAE 压缩率和 Latent Channel 的消融实验
答案是否定的。
2D VAE Baseline 的 Flickering 为 93.2，而采用 8 × 8 × 4 时，可以降低到 86 左右，说明时间维度上的联合建模明显改善了连续帧抖动。
但继续把压缩率增加到 16 × 16 × 8 并不划算。即使增加 Latent Channel，模型依然变得很难收敛。因此最终预训练采用的是相对平衡的 8 × 8 × 4 配置，而不是盲目追求最高压缩率。
论文 Table 2：CogVideoX 3D VAE 与其他时空 VAE 的重建性能比较
在 WebVid 的 256 × 256、17 帧验证视频上，CogVideoX VAE 的 Flickering 为 85.5 ，低于 Open-Sora 的 92.4 和 Open-Sora-Plan 的 90.2；PSNR 达到 29.1，同样是三者中最高。
也就是说，3D VAE 的价值并不仅是"节省 Token"，它本身也承担了维持跨帧连续性的任务。
对于长视频 VAE 训练，作者还沿时间维度使用 Context Parallel，把不同时间片分配到多个设备。因为卷积具有因果性，相邻 Rank 只需要传递长度为 k−1k-1 的边界片段，因此通信开销相对有限。
四、Expert Transformer：真正建模文本、空间与时间
4.1 3D-RoPE：位置不再只有二维
经过 VAE 后，视频 Latent 的形状可以写成 T×H×W×CT × H × W × C。Patchify 后，真正进入 Transformer 的 Token 同时具有三个位置坐标：
(x,y,t)(x,y,t)
CogVideoX 将传统 RoPE 扩展成 3D-RoPE，分别在 x、y、t 三个维度应用 1D RoPE。其中空间 x 和 y 各使用 Hidden Channel 的 3/8，时间维度使用 2/8，最后拼接得到完整位置编码。
这种设计尤其适合后面的 Multi-Resolution Frame Pack，因为不同视频可以拥有不同分辨率、宽高比和时长，而 RoPE 依然能够根据相对位置描述 Token 关系。
4.2 Expert Adaptive LayerNorm：共享 Transformer，但分别处理两种模态
文本 Token 与视觉 Token 虽然进入了同一条序列，但它们本身属于完全不同的 Feature Space。
CogVideoX 的处理方式非常直接：Transformer 主体仍然共享，但是在 AdaLN 中划分为 Text Expert AdaLN 和 Vision Expert AdaLN。两者都接受扩散 Timestep 的调制，但分别归一化和调制文本 Hidden State 与视觉 Hidden State。
换句话说，它没有像 MMDiT 那样为不同模态维护两套更重的 Transformer，而是：
共享 Attention/FFN 参数 + 模态专属 AdaLN。
这样既保留了文本与视频充分交互的能力，又没有大幅增加参数量。
4.3 为什么坚持 3D Full Attention？
论文 Figure 5：2D Spatial Attention + 1D Temporal Attention 在大运动场景下的问题
Figure 5 很好地解释了作者为什么不用常见的"空间 Attention + 时间 Attention"分解方案。
假设一个人的头在第 ii 帧位于画面左侧，下一帧因为大幅运动出现在另一个位置。如果空间与时间 Attention 被拆开，第 i+1i+1 帧的头部 Patch 未必可以直接 Attend 到上一帧对应的头部，而可能需要通过大量中间背景 Token 间接传递信息。
CogVideoX 因此直接采用 3D Text-Video Full Attention：空间、时间以及文本 Token 在统一 Attention 中建立关系。FlashAttention 则用来缓解长序列 Attention 带来的计算压力。
这个选择虽然更贵，但作者认为对于"大运动"和长视频的一致性来说值得。
五、训练、数据与实验结果
5.1 Multi-Resolution Frame Pack：不同长度的视频一起训练
固定帧数训练看似简单，却会浪费很多视频数据：短视频必须被丢弃，长视频必须截断，而图片和视频之间又存在"一帧 vs. 数十帧"的巨大 Token 数差距。
论文 Figure 6：Multi-Resolution Frame Packing
CogVideoX 将不同分辨率、不同持续时间的视频打包进同一个 Batch，通过 Packing 让整体 Tensor Shape 满足训练要求，同时保留每个样本原本的时长和宽高比。
作者把图片直接当成单帧视频，因此图片和视频也可以进入统一训练框架。这不仅提高数据利用率，也降低了模型简单依靠 Token 数量区分"图片模式"和"视频模式"的风险。
训练分辨率同样采用 Progressive Strategy：先从低分辨率学习语义和低频结构，再逐渐提高到 512px、768px，最终执行高质量 Fine-tuning。这样比一开始直接训练 768px 视频节省大量计算。
5.2 Explicit Uniform Sampling：一个很小但很实用的训练技巧
普通 Diffusion 训练中，每个 Data Parallel Rank 都随机从完整 Timestep 范围采样 t。理论上长期看是均匀的，但有限 Batch 下可能出现某些时间步被过度采样、另一些采样不足。
而不同 Timestep 的 Loss 尺度本来就不完全一样，这就会导致训练 Loss 明显波动。
CogVideoX 的方法非常简单：假设有 n 个 Rank，就把完整 Timestep 范围切成 n 段，每个 Rank 只在自己的区间内均匀采样。
所以它没有修改 Diffusion Loss，而是修改了并行训练时 Timestep 的采样方式。这样每个全局 Batch 覆盖的噪声水平更加均匀。
论文 Figure 10(d) + Table 9：Explicit Uniform Sampling 消融
训练到 40k Step 后，从 timestep 100 到 900，使用 Explicit Uniform Sampling 的 Validation Loss 都更低，例如 timestep 100 从 0.222 降至 0.216，timestep 900 从 0.161 降至 0.157。
单个数字变化不算巨大，但更重要的是 Loss Curve 明显更加稳定，因此这个设计更像是一个大规模训练稳定器。
5.3 数据质量：模型不仅需要更多视频，还需要更好的"文字老师"
CogVideoX 最终过滤得到大约 3500 万个 Single-shot 视频片段 ，平均每段约 6 秒，同时额外使用约 20 亿张图片辅助训练。
视频数据过滤的重点不是简单判断"清不清晰"，而是判断它适不适合学习真实运动。作者专门过滤明显剪辑、缺乏运动连续性、低质量拍摄、讲座类、文本占比过高以及屏幕录制等视频，还结合 Optical Flow 与美学分数动态筛选样本。
真正值得关注的是 Caption。
论文 Figure 7：Dense Video Caption Data Generation Pipeline
原始视频 Caption 通常只有类似"a man walking"这样的短句，很难描述视频内部发生的时序变化。
作者先用已有视频 Caption 模型产生短描述，再按时间抽取视频帧，由 CogVLM 生成详细 Image Caption，最后让 GPT-4 将这些逐帧描述总结为具有时间顺序的完整 Video Caption。为了把流程扩展到数千万视频，又使用 GPT-4 生成的数据 Fine-tune LLaMA2，并进一步训练 CogVLM2-Caption。
这部分其实揭示了 CogVideoX 一个非常重要的经验：
生成模型能够学会多复杂的视频语义，很大程度上取决于训练文本能否准确描述视频里的"变化"。
5.4 主实验：CogVideoX 到底表现如何？
论文 Table 3：CogVideoX 与公开文本生成视频模型的自动指标对比
作者没有简单只用画质指标，而是选取 Human Action、Scene、Dynamic Degree、Multiple Objects、Appearance Style，同时加入 Dynamic Quality 和 GPT4o-MTScore，尽量降低"生成几乎静止的视频反而容易拿高分"的问题。
CogVideoX-5B 在 7 个指标中的 5 项取得最高值 。例如 Multiple Objects 达到 70.95 ，Dynamic Quality 为 69.5 ，GPT4o-MTScore 达到 3.36。
这里需要注意论文的结论边界：CogVideoX-5B 并不是所有指标都第一。例如 Scene 指标略低于 T2V-Turbo，而 Dynamic Degree 上 CogVideoX-2B 甚至高于 5B。因此更准确的说法是：5B 在整体视频质量、复杂场景和动态变化方面表现最强，而不是所有单项全面领先。
论文 Table 4：CogVideoX-5B 与 Kling 的人工评测
人工评测从 Sensory Quality、Instruction Following、Physics Simulation、Cover Quality 四个方面打分。
CogVideoX-5B 的总分为 2.74 ，Kling 为 2.17；四个子项中 CogVideoX-5B 都取得更高评分，例如 Sensory Quality 为 0.722 vs. 0.638，Instruction Following 为 0.495 vs. 0.367。
这组结果的重要性在于，自动指标之外，人类评测也支持了论文关于质量、Prompt 遵循和物理动态表现的结论。
5.5 消融实验：哪些设计真正起作用？
论文 Figure 8：Expert AdaLN、3D Full Attention、Explicit Uniform Sampling 消融
论文 Figure 10：各设计对应的训练 Loss Curve
Expert AdaLN 与 MMDiT、无 Expert AdaLN 的结构相比，在 FVD、CLIP4Clip 以及训练 Loss 上都表现更好。尤其是在与 Expert AdaLN 参数规模相近的 MMDiT1 对比中，结果说明并不一定需要两套独立 Transformer 才能处理文本和视觉模态。
3D Full Attention 换成 2D + 1D Attention 后，早期 FVD 明显恶化，而且训练容易发生不稳定甚至 Collapse。作者认为模型扩大到 5B 后，这种结构差异会更加明显。
3D-RoPE 相比 Sinusoidal Absolute Position Embedding 则表现出更快的 Loss 收敛。整体来看，这些消融不是简单证明"每个模块都有一点提升"，而是在回答三个不同问题：
Expert AdaLN 负责文本与视觉的模态融合；3D Full Attention 负责大运动下的时空一致性；3D-RoPE 和 Explicit Uniform Sampling 更多负责长序列建模和大规模训练稳定性。
5.6 代价：3D Full Attention 并不便宜
论文 Table 7：不同模型和分辨率下的推理时间与显存
论文 Table 8：3D Full Attention 与 2D+1D Attention 推理时间比较
5B 模型生成 768 × 1360、5 秒视频，在论文测试环境下 50 步推理约需 500 秒、76 GB 显存；2B 对应约为 220 秒和 53 GB。
Attention 本身的代价也很明显：768 × 1360、5 秒条件下，一次 DiT Forward 中 2D+1D Attention 为 4.17 秒，而 3D Full Attention 达到 9.60 秒。
因此 CogVideoX 的核心取舍非常明确：作者用更昂贵的全时空 Attention 换取大运动视频的一致性，再通过 VAE 压缩、FlashAttention 和并行训练尽可能把成本控制下来。
论文 Figure 11--12：Text-to-Video 生成案例
论文 Figure 13--14：Image-to-Video 生成案例
除了 Text-to-Video，作者还从已有 T2V 模型继续 Fine-tune Image-to-Video 模型。输入图像先通过 3D VAE，再与带噪视频 Latent 在 Channel 维度拼接；为了缓解训练时"视频首帧"和推理时"真实图片"之间的分布差异，训练阶段还会主动给图像条件加入较大的噪声。
六、总结与思考
如果把 CogVideoX 压缩成一句话，我认为它做的事情是：
把图像时代已经成熟的 Latent Diffusion + Transformer 路线真正扩展到"长时间、高分辨率、大运动"的视频场景，并围绕视频特有的时空问题重新设计 VAE、Attention、位置编码、训练方式和数据 Caption。
最值得记住的并不只是"5B 参数"或者"10 秒 768 × 1360"，而是四个更一般的经验。
首先，视频生成首先是一个压缩问题。 如果没有足够好的时空 VAE，Transformer 后面再强也会被 Token 数量拖垮。
其次，大运动要求真正的时空连接。 2D+1D Attention 的计算更加便宜，但当物体跨帧移动距离变大时，完整 3D Attention 提供了更直接的对应关系。
再次，多模态融合不一定意味着堆两套大模型。 CogVideoX 的 Expert AdaLN 表明，共享 Transformer 主体、只对模态相关归一化进行"专家化"，同样可以获得不错的文本---视觉融合效果。
最后，数据 Caption 本身就是模型能力的一部分。 如果训练文本只告诉模型"画面里有什么"，模型就很难学会"视频中发生了什么"。CogVideoX 的 Dense Caption Pipeline 实际上是在把视频的时间变化显式写进监督信号。
论文没有单独设置很长的 Limitations 章节，作者在 Conclusion 中主要强调下一步继续研究视频生成的 Scaling Law，并训练更大、更长、更高质量的模型。
从工程角度看，CogVideoX 当前最明显的代价仍然是计算量：3D Full Attention 在高分辨率长视频上的序列长度增长非常快，5B 模型的显存和推理时间也并不低。因此后续视频生成模型一个核心问题可能不是"还要不要扩大 Transformer"，而是如何在不失去全局时空建模能力的前提下，把长视频 Attention 做得更高效。
而 CogVideoX 给出的答案至少已经很清楚：对于视频生成，仅仅把文生图模型沿时间轴复制并不够。真正决定长视频质量的，是空间、时间、文本、数据和大规模训练系统能否同时被统一起来。