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AI大神卡帕西投钱! 全球首个直播生成模型发布, 实时生成无时长限制

AI大神卡帕西投钱! 全球首个直播生成模型发布, 实时生成无时长限制

更新时间: 浏览次数: 258

编译 | 李水青

智东西7月19日报道,昨日,以色列AI创企Decart推出首个直播扩散AI视频模型——MirageLSD。不同于Veo等市面上时长有限、存在延时的视频生成模型,Mirage可以实时转换无限长的视频流,响应时间小于40毫秒。

前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员Andrej Karpathy在社交平台X上称:“Veo等视频扩散模型很神奇,但它们需要花费数秒/数分钟才能生成,MirageLSD是实时的魔法。”他认为这将是一项通用和强大的技术,有望改变游戏、直播、视频通话、影视、会议、AR/VR等多种领域。

Decart创立于2023年,由Andrej Karpathy参与投资,Mirage是Decart继“AI版我的世界” Oasis之后推出的第二个模型。目前,由MirageLSD模型驱动的Mirage平台已上线,iOS、Android版本预计下周上线。

体验地址:https://mirage.decart.ai/

一、Andrej Karpathy强推:实时的魔法,改变游戏直播行业

在社交平台X中,AI大神Andrej Karpathy激动地称:”扩散视频模型现在支持实时生成了!“

Andrej Karpathy谈道,此前,简单的视频滤镜支持实时生成,但大多只能进行基本的重新着色和样式设置。市面上已有的Veo等视频扩散模型很神奇,但它们需要花费数秒甚至数分钟才能生成。MirageLSD就是实时魔法。与简单的视频滤镜不同,扩散模型实际上理解它们正在查看的内容,因此它们可以智能地设置视频源所有部分的样式,例如将帽子戴在头上,或将光剑戴在手上等。

Andrej Karpathy还称,该模型可以任意操控,例如通过文本提示来进行操控。可定制的智能视频滤镜会随着时间的推移解锁许多酷炫的想法:

-将摄像头画面转化为虚拟实景;

摄像机拍摄画面实时生成视频(源自:Decart官网)

-执导并拍摄自己的电影,使用道具演绎场景,实时拍摄且即时回看;

实景道具演绎视频实时变3D卡通动画(源自:Decart官网)

-围绕简单的球体或方块生成有氛围的代码游戏,然后借助实时扩散模型为游戏添加纹理,使其变得精美;

生成游戏画面(源自:Decart官网)

-对任意视频流进行风格化处理和自定义:游戏、视频…… 比如,《上古卷轴 5:天际》想更 “史诗感爆棚”?《毁灭战士 2》仅用一个提示词就能达到现代虚幻引擎的画质?恐怖片想变成 “只有可爱元素、粉色调与小兔子” 的风格?这谁知道呢!

生成游戏画面(源自:Decart官网)

-Zoom通话背景实时虚拟更换。

-眼镜:例如,实时卡通化你的视觉?

-现在我们可以打造哈利·波特的厄里斯魔镜,在镜子里展现你的“原始画面”,但会增强你内心最深处的渴望(由AI推断)。

Andrej Karpathy称,可以设想的应用场景太多了,他可能错过了最重要的一点。并且声明:“我是Decart的小额天使投资人,我很兴奋,因为在我看来,这项技术会很快变得非常好,感觉它很通用、很强大,但技术难度也很高。祝贺团队发布成功!”

二、破解视频生成“30秒瓶颈”,生成速度提升16倍

MirageLSD是首个实现无限实时零延迟视频生成的系统。它基于名为“实时流扩散 (LSD)”的定制模型构建,该模型能够逐帧生成视频,同时保持时间连贯性。

与以往的方法不同,LSD支持完全交互式的视频合成——允许在视频生成过程中持续进行提示、转换和编辑。

当前的视频模型无法生成超过30秒的视频生成,否则会因错误累积而导致质量严重下降。它们通常需要几分钟的处理时间才能输出几分钟的视频。即使是当今最快的实时系统,通常也会分块生成视频,从而带来不可避免的延迟,影响交互使用。

为了实时生成视频,LSD必须以因果关系的方式运行——仅基于前一帧生成每一帧。这种自回归结构确保了连续性,但也带来了一个严重的缺陷:误差累积。每一帧都会继承上一帧的缺陷。微小的误差累积起来,会导致质量迅速下降,直到帧变得不连贯。

启用LSD需要解决两个以前从未在单个系统中同时解决的挑战。

1、基于扩散强制技术,实现无限生成

为了实现无限的自回归生成,Mirage研究人员以扩散强制技术为基础,进行逐帧去噪;引入了历史增强功能,使模型能够针对损坏的输入历史帧进行微调。这教会模型预测并纠正输入伪影,使其能够抵御自回归生成中常见的漂移。

这些操作使得MirageLSD成为第一个能够无限生成视频而不会崩溃的模型——稳定、可提示,并且与场景和用户输入保持一致。

2、速度提高16倍,实时生成视频

响应度被定义为最坏情况的响应延迟,即使是以前的自回归模型的响应速度也比MirageLSD慢16倍以上,从而无法实现实时交互。

实时生成要求每帧生成时间不超过40毫秒,以免人眼察觉。Mirage研究人员通过以下方式实现这一目标:

设计定制的CUDA巨型内核,以最小化开销并最大化吞吐量;基于快捷蒸馏和模型修剪,减少每帧所需的计算量;优化模型架构以与GPU硬件保持一致,从而实现峰值效率。

总之,这些技术使响应速度比之前的模型提高了16倍,能够以24 FPS的速度生成实时视频。

三、与Veo走差异化路线,首个实时无限视频生成模型

当下,AI视频生成方面模型已提高了生成视觉质量和时长,但大多数系统仍然缺少交互性、低延迟和时间稳定性。

MovieGen、WAN和Veo等固定长度模型可以生成高质量的视频片段,但它们的非因果设计和全片段推理会引入延迟,并阻止实时交互或超出预定义长度的扩展。

CausVid、LTX和Seeweed-APT等自回归模型通过对先前的输出进行条件化来生成更长的序列,虽然这提高了可扩展性,但分块推理仍然限制了响应速度,并容易出现错误累积,限制了生成长度,并最终导致无法进行真正的交互。

可控生成方法,包括ControlNet和基于LoRA的适配器,可以实现有针对性的编辑和风格转换,但需要离线微调,不适合实时逐帧提示。

Mirage自身之前的系统Oasis首次在受限域内实现了实时因果生成。MirageLSD则将其扩展到开放域、可提示的视频,具有零延迟、实时速度和无限稳定性——这是先前研究无法实现的组合。

结语:实时无限生成视频,精确控制仍然有限

MirageLSD虽然实现了实时、可提示且稳定的视频生成,但仍面临一些挑战。首先,该系统目前依赖于有限的过去帧窗口。引入长期记忆机制可以提高扩展序列的连贯性,从而实现更一致的角色身份、场景布局和长期动作。

此外,虽然MirageLSD支持文本引导的转换,但对特定对象、空间区域或运动的精确控制仍然有限。集成结构化控制信号(例如关键点或场景注释)或许可以在实时场景中实现更精细的用户控制编辑。

Mirage提出,团队需要进一步研究来提升语义和几何一致性,尤其是在极端风格转换的情况下的表现。解决这个问题需要在提示驱动的指导下建立更强大的内容保存机制。

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常熟市(方塔管理区、🚷虹桥管理区、琴湖管理区、🔯兴福管理区、谢桥管理区、大义管理区、莫城管理区。)宿迁(宿豫区、🙏宿城区、🏓湖滨新区、洋河新区。)




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发布于:北京市
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