
豆包視頻生成大模型發(fā)布:首次突破多主體互動難關(guān)
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據(jù)媒體報道,字節(jié)跳動正式宣告進(jìn)軍AI視頻生成。發(fā)布豆包視頻生成-PixelDance、豆包視頻生成-Seaweed兩款大模型發(fā)布,面向企業(yè)市場開啟邀測。
“豆包視頻生成”大模型憑借其卓越的語義理解能力、對復(fù)雜交互畫面的精準(zhǔn)捕捉以及多鏡頭切換下的內(nèi)容一致性,成功躋身業(yè)界先進(jìn)水平。
該模型不僅能夠深度理解并響應(yīng)復(fù)雜指令,驅(qū)動不同人物角色完成一系列精細(xì)的動作互動,更在細(xì)節(jié)處理上達(dá)到了極致,從人物樣貌、服裝的微妙變化到頭飾的精準(zhǔn)呈現(xiàn),均能在不同運鏡角度下保持高度一致,仿佛實拍般自然流暢。
值得一提的是,“豆包視頻生成”模型依托字節(jié)跳動自主研發(fā)的DiT(Dynamic Integration Transformer)架構(gòu),通過高效的DiT融合計算單元,實現(xiàn)了視頻在大動態(tài)場景與多樣運鏡之間的無縫切換。這一技術(shù)突破賦予了視頻變焦、環(huán)繞、平搖、縮放、目標(biāo)跟隨等多鏡頭語言能力,讓視頻創(chuàng)作更加自由靈動,滿足了創(chuàng)作者對視覺表達(dá)的無限想象。
為了進(jìn)一步提升視頻創(chuàng)作的專業(yè)性和觀賞性,“豆包視頻生成”團(tuán)隊還創(chuàng)新性地采用了全新設(shè)計的擴(kuò)散模型訓(xùn)練方法。
這一方法有效攻克了多鏡頭切換過程中保持主體、風(fēng)格、氛圍一致性的技術(shù)難題,確保在鏡頭切換的瞬間,視頻的整體氛圍與細(xì)節(jié)表現(xiàn)依然和諧統(tǒng)一,為觀眾帶來更加沉浸式的觀看體驗。
目前,“豆包視頻生成”系列模型已在即夢AI內(nèi)測版中開啟小范圍測試,旨在收集寶貴的用戶反饋,不斷優(yōu)化產(chǎn)品性能。
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