字节跳动发布视频生成基础大模型 Seaweed-7B
近日，字节跳动发布了其全新视频生成基础大模型 Seaweed-7B，该模型由字节 Seed 团队开发，参数量仅为 70 亿，在多个方面展现出卓越性能，为 AI 视频生成领域带来了新的突破。
功能特点
- 支持多种生成方式：Seaweed-7B 不仅支持传统的文生视频和图生视频，还新增了多项创新功能，如音视频同步生成、长镜头叙事和实时高分辨率生成等，显著提升了生成内容的多样性与实用性。
- 音视频同步生成：模型能够基于音频输入生成匹配的视频内容，确保唇部动作、表情与语音节奏高度同步，适用于虚拟主播、配音视频等场景。
- 长镜头与多镜头叙事：支持生成连贯的单镜头长视频或多镜头切换的复杂故事，保持角色、风格和环境的连续性，为剧情短片和广告创作提供了强大支持。
- 高分辨率超分与实时生成：模型可生成 720p 至 2K 分辨率的视频，帧率达 24fps，并支持实时生成，大幅提升了创作效率。
- 世界建模与相机控制：通过精确的相机轨迹控制和 3D 一致性优化，Seaweed-7B 能够模拟真实世界场景，适用于游戏开发、虚拟现实等前沿领域。
技术优势
- 采用 DiT 架构：Seaweed-7B 采用 DiT（Diffusion Transformer）架构，通过对抗后训练（Adversarial Post-Training，APT）优化了生成速度与质量，仅需单次神经函数评估即可生成 2 秒 720p 视频，推理速度比同类模型快 62 倍。
- 降低训练成本：其训练成本仅为行业标准的 1/3，使用的 H100 GPU 小时数为 66.5 万，远低于主流模型的 200 万，为中小团队提供了可负担的高质量视频生成方案。
- 提升物理一致性：通过合成 CGI 视频的后训练增强了物理一致性，使得复杂动作和 3D 场景更自然逼真。
- 高效的数据处理：开发了一套高吞吐量且灵活的视频管理流程，包括管理视频编码和解码、执行时间分割、空间裁剪、质量过滤等，每天能够处理超过 50 万小时的视频数据。
- 创新的模型设计：创新性地设计了多级激活检查点（MLAC）机制，支持将中间激活存储在 GPU、CPU 或磁盘等多层级介质中，不仅大幅降低了显存占用，还减少了重计算带来的性能损耗。
应用前景
- 虚拟主播与数字人：音视频同步生成功能使其能够为虚拟主播和数字人赋予更加逼真的表现，提升其在直播、教育、娱乐等领域的应用价值。
- 影视制作与广告创意：长镜头叙事和多镜头切换功能为影视制作和广告创意提供了更多的可能性，能够帮助创作者更快速地生成高质量的视频内容。
- 游戏开发与虚拟现实：世界建模与相机控制功能使其能够为游戏开发和虚拟现实应用提供更加逼真的场景和动画，提升用户体验。
- 电商营销与旅游推广：低成本和高效率的特点使其在电商营销和旅游推广等领域具有广阔的应用前景，能够帮助企业更快速地生成吸引人的视频内容，提升营销效果。
- 教育内容制作：可以为教育内容制作提供更加丰富和生动的素材，帮助教师更好地传授知识，提升学生的学习兴趣和效果。