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豆包視頻生成大模型正式發(fā)布 首次突破多主體互動難關(guān)

2024-09-27 15:12 來源:中國經(jīng)濟網(wǎng)
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(責任編輯:馬先震)
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豆包視頻生成大模型正式發(fā)布 首次突破多主體互動難關(guān)

2024年09月27日 15:12    來源: 中國經(jīng)濟網(wǎng)    

  字節(jié)跳動正式宣告進軍AI視頻生成。9月24日,字節(jié)跳動旗下火山引擎在深圳舉辦AI創(chuàng)新巡展,一舉發(fā)布了豆包視頻生成-PixelDance、豆包視頻生成-Seaweed兩款大模型,面向企業(yè)市場開啟邀測。

  活動現(xiàn)場展示的視頻生成效果令人驚嘆。無論是語義理解能力,多個主體運動的復(fù)雜交互畫面,還是多鏡頭切換的內(nèi)容一致性,豆包視頻生成大模型均達到業(yè)界先進水平。火山引擎總裁譚待表示,“視頻生成有很多難關(guān)亟待突破。豆包兩款模型會持續(xù)演進,在解決關(guān)鍵問題上探索更多可能性,加速拓展AI視頻的創(chuàng)作空間和應(yīng)用落地。”

  火山引擎總裁譚待發(fā)布豆包視頻生成模型

  創(chuàng)新技術(shù),破解多主體互動和一致性難題

  此前視頻生成模型大多只能完成簡單指令,豆包視頻生成模型則能實現(xiàn)自然連貫的多拍動作與多主體復(fù)雜交互。有創(chuàng)作者在搶鮮體驗豆包視頻生成模型時發(fā)現(xiàn),其生成的視頻不僅能夠遵循復(fù)雜指令,讓不同人物完成多個動作指令的互動,人物樣貌、服裝細節(jié)甚至頭飾在不同運鏡下也保持一致,接近實拍效果。

  據(jù)火山引擎介紹,豆包視頻生成模型基于 DiT 架構(gòu),通過高效的DiT融合計算單元,讓視頻在大動態(tài)與運鏡中自由切換,擁有變焦、環(huán)繞、平搖、縮放、目標跟隨等多鏡頭語言能力。全新設(shè)計的擴散模型訓練方法更是攻克了多鏡頭切換的一致性難題,在鏡頭切換時可同時保持主體、風格、氛圍的一致性,這也是豆包視頻生成模型獨樹一幟的技術(shù)創(chuàng)新。

  經(jīng)過剪映、即夢AI等業(yè)務(wù)場景打磨和持續(xù)迭代,豆包視頻生成模型具備專業(yè)級光影布局和色彩調(diào)和,畫面視覺極具美感和真實感。深度優(yōu)化的Transformer結(jié)構(gòu),則大幅提升了豆包視頻生成的泛化能力,支持3D動畫、2D動畫、國畫、黑白、厚涂等多種風格,適配電影、電視、電腦、手機等各種設(shè)備的比例,不僅適用于電商營銷、動畫教育、城市文旅、微劇本等企業(yè)場景,也能為專業(yè)創(chuàng)作者和藝術(shù)家們提供創(chuàng)作輔助。

  目前,新款豆包視頻生成模型正在即夢AI內(nèi)測版小范圍測試,未來將逐步開放給所有用戶。剪映和即夢AI市場負責人陳欣然認為,AI能夠和創(chuàng)作者深度互動,共同創(chuàng)作,帶來很多驚喜和啟發(fā),即夢AI希望成為用戶最親密和有智慧的創(chuàng)作伙伴。

  豆包大模型推出業(yè)界最高并發(fā)流量標準

  此次活動中,豆包大模型不僅新增視頻生成模型,還發(fā)布了豆包音樂模型和同聲傳譯模型,已全面覆蓋語言、語音、圖像、視頻等全模態(tài),全方位滿足不同行業(yè)和領(lǐng)域的業(yè)務(wù)場景需求。

  在產(chǎn)品能力日益完善的同時,豆包大模型的使用量也在極速增長。據(jù)火山引擎披露,截至9月,豆包語言模型的日均tokens使用量超過1.3萬億,相比5月首次發(fā)布時猛增十倍,多模態(tài)數(shù)據(jù)處理量也分別達到每天5000萬張圖片和85萬小時語音。

  此前,豆包大模型公布低于行業(yè)99%的定價,引領(lǐng)國內(nèi)大模型開啟降價潮。譚待認為,大模型價格已不再是阻礙創(chuàng)新的門檻,隨著企業(yè)大規(guī)模應(yīng)用,大模型支持更大的并發(fā)流量正在成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

  據(jù)譚待介紹,業(yè)內(nèi)多家大模型目前最高僅支持300K甚至100K的TPM(每分鐘token數(shù)),難以承載企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境流量。例如某科研機構(gòu)的文獻翻譯場景,TPM峰值為360K,某汽車智能座艙的TPM峰值為420K,某AI教育公司的TPM峰值更是達到630K。為此,豆包大模型默認支持800K的初始TPM,遠超行業(yè)平均水平,客戶還可根據(jù)需求靈活擴容。

  “在我們努力下,大模型的應(yīng)用成本已經(jīng)得到很好解決。大模型要從卷價格走向卷性能,卷更好的模型能力和服務(wù)。”譚待表示。

(責任編輯:馬先震)


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