InfinityStar - 字节开源的统一时空自回归视频生成框架
InfinityStar是什么
InfinityStar是字节跳动开源的统一时空自回归框架,专为高分辨率图像和视频生成设计。采用离散自回归方法,能在单一模型中同时处理文本到图像、文本到视频、图像到视频等任务。框架在VBench基准测试中获得83.74分,超过现有自回归模型,并比扩散模型快10倍。核心技术包括时空金字塔建模(将视频分解为首帧图像和动态片段)、高效的离散视觉分词器(通过知识继承和随机量化器深度加速训练),以及优化的Transformer架构(如语义尺度重复和时空稀疏注意力)。用户可通过Discord社区体验其功能,支持单GPU分钟级生成5秒720p视频。

InfinityStar的功能特色
- 高解像度ビデオ生成:支持生成高质量的720p视频,能够快速合成复杂的动态场景,满足高分辨率内容需求。
- マルチタスク・サポート:涵盖文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务,满足多样化的内容创作需求。
- 効率的なキャパシティの創出:生成5秒720p视频仅需58秒,速度远超传统扩散模型,显著提升生成效率。
- 统一时空建模:通过时空金字塔结构,有效解耦外观和动态信息,实现高效的空间和时间依赖关系捕捉。
- 知识继承策略:基于预训练的变分自编码器(VAE)构建,利用知识继承策略,缩短训练时间并降低计算资源消耗。
- オープンソースと使いやすさ:所有代码和模型均已开源,方便研究人员和开发者快速上手并进行进一步研究和应用开发。
- 高品質の結果生成:在VBench基准测试中表现优异,生成的视频和图像质量高,细节丰富,能够满足多种应用场景的需求。
InfinityStar的核心优势
- 効率的な発電速度:生成5秒720p视频仅需58秒,速度比传统扩散模型快10倍,显著提升视频生成效率。
- 高品質出力:在VBench基准测试中得分远超其他模型,生成的视频和图像质量高,细节丰富,视觉效果出色。
- マルチタスク・サポート:自然支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务,满足多样化的内容创作需求。
- 统一时空建模:采用时空金字塔结构,有效解耦外观和动态信息,实现高效的空间和时间依赖关系捕捉,提升模型性能。
- 知识继承策略:基于预训练的变分自编码器(VAE)构建,利用知识继承策略,缩短训练时间并降低计算资源消耗。
- オープンソースと使いやすさ:所有代码和模型均已开源,方便研究人员和开发者快速上手并进行进一步研究和应用开发。
- 長時間のビデオ生成機能:为长视频生成铺平了道路,支持生成更长时间的高质量视频内容,拓展了视频生成的应用范围。
InfinityStar官网是什么
- Githubリポジトリ:https://github.com/FoundationVision/InfinityStar
- HuggingFaceモデルライブラリ:https://huggingface.co/FoundationVision/InfinityStar
- arXivテクニカルペーパー:https://arxiv.org/pdf/2511.04675
InfinityStar的适用人群
- コンテンツクリエーター:包括视频制作者、动画师、广告创意人员等,能快速生成高质量视频内容,提升创作效率。
- ゲーム開発者:可用于开发互动式游戏和虚拟现实(VR)/增强现实(AR)应用,支持交互式视频生成,增强用户体验。
- 教育者:用于制作教学视频,通过生成与教学内容相关的动画或视频,提高教学效果和学生参与度。
- ソーシャルメディア運営者:为社交媒体平台提供丰富多样的视频内容,帮助用户快速生成吸引人的视频,提升内容传播效果。
- (研究者:在计算机视觉和人工智能领域进行研究,探索视频生成技术的新应用和边界拓展。
- 企业营销团队:用于制作广告和宣传视频,快速生成符合品牌调性的内容,提升营销效果和品牌影响力。
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