新智元報(bào)道

編輯：定慧

【新智元導(dǎo)讀】世界首個(gè)實(shí)時(shí)AI擴(kuò)散視頻模型炸場(chǎng)，克A看完Karpathy親自站臺(tái)，友直顛覆AI視頻交互，播秒變身0延遲+無(wú)限時(shí)長(zhǎng)，立刻每秒24幀不卡頓，投錢MirageLSD首次實(shí)現(xiàn)AI直播級(jí)生成。克A看完

剛剛，友直世界上首個(gè)支持直播推流的播秒變身「實(shí)時(shí)」擴(kuò)散AI視頻誕生。

大神Karpathy親自站臺(tái)宣傳這個(gè)最新技術(shù)MirageLSD。立刻

最火的投錢「馬斯克AI女友」可以直接秒變哥特風(fēng)格、卡哇伊風(fēng)格——注意是克A看完實(shí)時(shí)，而不是友直后期生成。

這就是播秒變身DecartAI最新推出的MirageLSD：首個(gè)支持直播推流的實(shí)時(shí)擴(kuò)散AI視頻模型。

大神Karpathy說(shuō)他是立刻這個(gè)項(xiàng)目的天使投資人，看到團(tuán)隊(duì)能取得突破非常激動(dòng)。投錢

Karpathy還簡(jiǎn)單講解了下什么是「實(shí)時(shí)擴(kuò)散AI視頻模型」。

比如我們熟悉的濾鏡，就是一種實(shí)時(shí)視頻效果。

簡(jiǎn)單的濾鏡效果雖然是「實(shí)時(shí)」的，但也只能進(jìn)行基本的重新著色和樣式設(shè)置，本質(zhì)上濾鏡是「無(wú)法理解」視頻內(nèi)容的。

現(xiàn)在AI生成視頻常用的擴(kuò)散模型，比如谷歌的Veo3，已經(jīng)很神奇了，它是能夠「理解」想要生成的視頻內(nèi)容的。

但是唯一的缺點(diǎn)是生成過(guò)程比較慢需要好幾分鐘，效果好的視頻需要時(shí)間更多。

MirageLSD則是一種完全不同的模型，它不是簡(jiǎn)單的疊加濾鏡，而是理解真實(shí)視頻后同步生成無(wú)限想象力的AI視頻。

比如可以給你的狗穿上蜘蛛俠的衣服，或者將打斗場(chǎng)面直接變成星球大戰(zhàn)。

也可以把廚房的風(fēng)格變換為卡通，或者直接將手里的筆變成光劍。

這些畫面都可以任意通過(guò)提示進(jìn)行操控。

這給未來(lái)的視頻娛樂(lè)、直播互動(dòng)帶來(lái)了豐富的想象力。

Karpathy本人就想了幾個(gè)點(diǎn)子：

• 科幻片導(dǎo)演現(xiàn)場(chǎng)拍攝時(shí)，就可以直接測(cè)試成片的效果；

• 實(shí)時(shí)虛擬替換不同風(fēng)格、不同背景下的衣服，比如直接穿著婚紗出現(xiàn)在禮堂；

• 例如情侶間通話時(shí)，將對(duì)話直接卡通化；

• 游戲畫面直接切換，比如直接將黑神話悟空切換到老頭環(huán)的交界地。

DecartAI給出幾個(gè)官方演示視頻，可以感受下這個(gè)「魔法般」的效果。

由于MirageLSD是實(shí)時(shí)運(yùn)行，可以將游戲畫面實(shí)時(shí)設(shè)置為你最喜歡的場(chǎng)景。

另外一個(gè)最有趣的應(yīng)用就是，不用再擔(dān)心直播設(shè)備不好，你可以直接將直播畫面轉(zhuǎn)化為全新場(chǎng)景，即使你的設(shè)備再差，也可以進(jìn)行「完美直播」。

同時(shí)，Decart還提供了一個(gè)官方的體驗(yàn)網(wǎng)站，不過(guò)現(xiàn)在估計(jì)熱度太高了，服務(wù)器一直無(wú)法連接。

畢竟是Karpathy親自宣傳，粉絲太多啦！

本周上線的是網(wǎng)頁(yè)版，下周將上線iOS和安卓版本。

AI實(shí)時(shí)想象畫面

MirageLSD是首個(gè)實(shí)現(xiàn)無(wú)限、實(shí)時(shí)視頻生成且零延遲的系統(tǒng)。

它基于Decart自研的模型Live Stream Diffusion（LSD），能夠在保持時(shí)間連貫性的同時(shí)逐幀生成視頻。

與之前的方法不同，LSD支持完全交互式的視頻合成——在視頻生成的同時(shí)實(shí)現(xiàn)持續(xù)提示、變換和編輯。

當(dāng)前的視頻模型在生成超過(guò)20-30秒的視頻時(shí)，會(huì)因誤差累積而出現(xiàn)嚴(yán)重質(zhì)量下降。

它們往往需要數(shù)分鐘的處理時(shí)間才能生成短短幾秒鐘的輸出內(nèi)容。

即便是當(dāng)下接近實(shí)時(shí)性能的最快系統(tǒng)，通常也只能分塊生成視頻，這會(huì)引入不可避免的延遲，從而無(wú)法滿足交互式使用的需求。

誤差積累導(dǎo)致質(zhì)量迅速下降，從而有效限制了先前自回歸視頻模型的輸出長(zhǎng)度。

為了實(shí)時(shí)生成視頻，LSD必須以「因果方式」運(yùn)行——每一幀的生成僅基于之前已有的幀。

這種自回歸結(jié)構(gòu)雖然保證了連續(xù)性，卻也引入了一個(gè)嚴(yán)重缺陷：誤差累積。

每一幀都會(huì)繼承前一幀的瑕疵，微小的誤差不斷積累，導(dǎo)致質(zhì)量迅速下降，直至幀內(nèi)容變得不連貫。

以往的視頻模型要么生成固定且較短長(zhǎng)度的視頻，要么采用自回歸生成，但會(huì)損失質(zhì)量，因此僅限于生成較短的輸出。

想要實(shí)時(shí)生成，LSD需要解決兩個(gè)此前在單一系統(tǒng)中尚未被共同解決的挑戰(zhàn)。

無(wú)限生成

MirageLSD是首個(gè)能夠生成無(wú)限長(zhǎng)度視頻的視頻生成模型。

模型的自回歸特性使其容易累積誤差，從而限制了輸出的長(zhǎng)度。為了實(shí)現(xiàn)無(wú)限自回歸生成：

• 基于DiffusionForcing技術(shù)進(jìn)行構(gòu)建，該技術(shù)支持逐幀去噪。

• 引入了歷史增強(qiáng)技術(shù)，其中模型在經(jīng)過(guò)損壞的歷史幀輸入上進(jìn)行微調(diào)。這使其能夠預(yù)測(cè)并修正輸入中的偽影，從而增強(qiáng)其對(duì)自回歸生成中常見漂移的魯棒性。

這些特點(diǎn)使LSD成為首個(gè)能夠無(wú)限生成視頻。

實(shí)現(xiàn)「實(shí)時(shí)」性能

實(shí)時(shí)生成要求每一幀的生成時(shí)間不超過(guò)40毫秒，以避免被肉眼察覺(jué)。通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)：

• 設(shè)計(jì)自定義的CUDA超大內(nèi)核，以最大限度地減少開銷并提高吞吐量。

• 在快捷蒸餾和模型剪枝的基礎(chǔ)上，減少了每幀所需的計(jì)算量。

• 優(yōu)化模型架構(gòu)以與GPU硬件對(duì)齊，實(shí)現(xiàn)最高效率。

這些技術(shù)共同作用，使響應(yīng)速度比之前的模型提高了16倍，從而實(shí)現(xiàn)了每秒24幀的實(shí)時(shí)視頻生成。

AI視頻仍然缺少交互性

像MovieGen、WAN和Veo這樣的定長(zhǎng)模型可以生成高質(zhì)量的視頻片段，但它們的非因果設(shè)計(jì)和全片段推理會(huì)引入延遲，并且無(wú)法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交互或超出預(yù)定義長(zhǎng)度的擴(kuò)展。

這意味著AI視頻缺少交互性。

諸如CausVid、LTX和Seeweed-APT之類的自回歸模型通過(guò)將每個(gè)塊的生成依賴于先前的輸出來(lái)生成更長(zhǎng)的序列。

雖然這種方法提高了可擴(kuò)展性，但分塊推理仍然限制了響應(yīng)速度，并存在誤差累積的問(wèn)題，限制了生成長(zhǎng)度，排除了真正的交互可能性。

可控生成方法，包括ControlNet和基于LoRA的適配器，能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)編輯和風(fēng)格遷移，但需要離線微調(diào)，不適合實(shí)時(shí)逐幀提示。

Decart之前的系統(tǒng)Oasis展示了在受限領(lǐng)域內(nèi)首個(gè)實(shí)時(shí)因果生成。

實(shí)時(shí)擴(kuò)散模型MirageLSD將其擴(kuò)展到開放領(lǐng)域、可提示的視頻，實(shí)現(xiàn)零延遲、實(shí)時(shí)速度和無(wú)限穩(wěn)定性——這是之前的工作未能同時(shí)實(shí)現(xiàn)的組合。

MirageLSD可以將現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)物轉(zhuǎn)化為流媒體中的神話物品——將棍棒打斗變成光劍表演。

擴(kuò)散模型通過(guò)逐步去除隨機(jī)噪聲來(lái)生成圖像或視頻。

在視頻生成過(guò)程中，這通常意味著一次性生成固定長(zhǎng)度的片段，這種方法有助于保持時(shí)間一致性，但會(huì)引入延遲。

一些系統(tǒng)試圖通過(guò)按順序生成幀塊來(lái)提高靈活性，這種技術(shù)被稱為自回歸生成。

然而，每個(gè)幀塊仍需完全生成后，模型才能響應(yīng)新的輸入，從而限制了交互性和實(shí)時(shí)應(yīng)用。

LSD采用了一種不同的方法。

它一次生成一幀畫面，使用因果關(guān)系的自回歸結(jié)構(gòu)，其中每一幀都依賴于先前生成的幀和用戶提示。

這種方式實(shí)現(xiàn)了即時(shí)反饋、零延遲交互，并且視頻生成可以持續(xù)進(jìn)行而無(wú)需預(yù)定義終點(diǎn)。

這種因果反饋循環(huán)使LSD能夠保持時(shí)間一致性，持續(xù)適應(yīng)運(yùn)動(dòng)和內(nèi)容，并在實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶提示的同時(shí)生成無(wú)限視頻序列。

此外，它還能讓LSD即時(shí)響應(yīng)輸入內(nèi)容——無(wú)論是文本提示還是視頻內(nèi)容的變化——且實(shí)現(xiàn)零延遲。

這使得實(shí)時(shí)編輯和轉(zhuǎn)換成為可能。

為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，Decart使用了擴(kuò)散強(qiáng)制（Diffusion Forcing）——一種預(yù)訓(xùn)練方法，其中訓(xùn)練視頻的每一幀都獨(dú)立添加噪聲。

這教會(huì)了模型在不依賴完整視頻上下文的情況下對(duì)單幀進(jìn)行去噪，從而實(shí)現(xiàn)了逐幀生成。

打開LSD的「發(fā)動(dòng)機(jī)艙蓋」

LSD的神奇之處在于：能夠在嚴(yán)格的延遲預(yù)算（低于40毫秒）內(nèi)獨(dú)立生成每一幀，以支持持續(xù)的24FPS生成。

這在模型設(shè)計(jì)和系統(tǒng)執(zhí)行方面都帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。

首先，高質(zhì)量的擴(kuò)散模型在計(jì)算上非常密集。

它們通常需要大量的參數(shù)數(shù)量，以及每幀需要多次迭代的去噪步驟。

每一步都需要通過(guò)模型進(jìn)行一次完整的前向傳播，從而導(dǎo)致每幀產(chǎn)生大量的浮點(diǎn)運(yùn)算（FLOPs）。

其次，與離線生成流水線不同，LSD必須滿足嚴(yán)格的每幀延遲約束。

這些約束與現(xiàn)代GPU的架構(gòu)方式根本相悖：它們優(yōu)先考慮高吞吐量和大規(guī)模批處理執(zhí)行，而非低延遲的單樣本推理。

挑戰(zhàn)包括內(nèi)核啟動(dòng)開銷、在連續(xù)層之間重疊計(jì)算的機(jī)會(huì)有限，以及對(duì)內(nèi)存?zhèn)鬏斞舆t的敏感性增加，尤其是在多設(shè)備設(shè)置中。

為了解決這些問(wèn)題，Decart采用了一個(gè)三管齊下的優(yōu)化策略：

Hopper優(yōu)化的超大內(nèi)核：通過(guò)利用類似于MegaKernels的若干新興技術(shù)，針對(duì)NVIDIA Hopper GPU架構(gòu)優(yōu)化了模型執(zhí)行，以在小批量尺寸限制下最小化每層模型的延遲。進(jìn)一步在這些內(nèi)核中集成了GPU-GPU通信，以保證設(shè)備之間無(wú)縫通信，并通過(guò)計(jì)算操作進(jìn)行掩蔽。

架構(gòu)感知剪枝：將模型架構(gòu)與系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化緊密集成，可以在每次模型執(zhí)行時(shí)減少所需的FLOPs數(shù)量，同時(shí)通過(guò)高級(jí)技術(shù)更好地利用張量核心。這些技術(shù)將參數(shù)大小調(diào)整為特定GPU常量，并使用專用硬件支持進(jìn)一步挖掘模型權(quán)重中的稀疏性。這些剪枝方法旨在根據(jù)底層GPU架構(gòu)調(diào)整模型架構(gòu)，以最大化GPU的利用率，同時(shí)通過(guò)微調(diào)模型使其對(duì)移除各種參數(shù)具有魯棒性，從而減少整體所需的FLOPs數(shù)量。

快捷蒸餾：為了減少生成所需的擴(kuò)散步驟數(shù)量，應(yīng)用了快捷蒸餾方法，訓(xùn)練較小的模型以匹配較大教師模型的去噪軌跡。該方法顯著減少了每幀所需的模型評(píng)估次數(shù)，同時(shí)保持了輸出質(zhì)量與時(shí)間一致性。更重要的是，它避免了在長(zhǎng)序列中引入新的偽影或漂移。

這些技術(shù)共同使LSD能夠?qū)⒏弑Ｕ嬉曨l擴(kuò)散的延遲從每個(gè)片段幾秒降低到每幀不到40毫秒，從而實(shí)現(xiàn)真正實(shí)時(shí)、可交互的生成。

參考資料：

https://about.decart.ai/publications/mirage

https://x.com/karpathy/status/1945979830740435186

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