CogVideo是目前最大的通用领域文本到视频生成预训练模型，含94亿参数。CogVideo将预训练文本到图像生成模型（CogView2）有效地利用到文本到视频生成模型，并使用了多帧率分层训练策略。

CogVideo由清华大学和BAai唐杰团队提出的开源预训练文本到视频生成模型，它在GitHub上引起了广泛关注。该模型的核心技术基于深度学习算法和模型架构，能够将文本描述转换为生动逼真的视频内容。

CogVideo采用了多帧率分层训练策略，通过继承预训练的文本-图像生成模型CogView，实现了从文本到视频的高效转换。此外，CogVideo还具备先进的动态场景构建功能，能够根据用户提供的详细文本描述生成3D环境及动画，同时，CogVideo还能高效地微调了文本生成图像的预训练用于文本生成视频，避免了从头开始昂贵的完全预训练。

CogVideo的训练主要基于多帧分层生成框架，首先根据CogView2通过输入文本生成几帧图像，然后通过插帧提高帧率完成整体视频序列的生成。这种训练策略赋予了CogVideo控制生成过程中变化强度的能力，有助于更好地对齐文本和视频语义。该模型使用了94亿个参数，是目前最大的通用领域文本到视频生成预训练模型之一。

CogVideo不仅支持中文输入，还提供了详细的文档和教程，方便研究者和开发者使用和定制。它的开源和易于使用特性，使其在多模态视频理解领域具有重要的应用价值。此外，CogVideo的出现标志着AI技术在视频生成领域的重大进步，为未来的创作提供了颠覆性的想象空间。

总的来说，CogVideo作为一款强大的文本生成视频模型，能够有效地利用预训练模型，生成高质量的视频。但在生成视频的过程中也面临着一些挑战，比如文本-视频数据集的稀缺性和弱相关性阻碍了模型对复杂运动语义的理解，这都需要进一步的研究和改进。