InfinityStar：字节跳动推出的高效开源视频生成模型

InfinityStar是字节跳动推出的高效视频生成模型，基于统一的时空自回归框架，实现高分辨率图像与动态视频的快速合成。模型创新性采用时空金字塔结构，将视频拆解为序列片段，有效解耦外观与动态信息，大幅提升生成效率；同时依托预训练变分自编码器（VAE）构建，通过知识继承策略显著缩短训练时长、降低计算资源消耗。该模型支持文本到图像、文本到视频、图像到视频及长时间交互视频合成等多类任务，且所有代码与模型均已开源。

InfinityStar核心功能：

1、高分辨率视频高效生成：

支持合成720p高质量视频，可快速渲染复杂动态场景；生成5秒720p视频仅需58秒，速度较传统扩散模型提升10倍，兼顾生成质量与效率。

2、多任务灵活覆盖：

一套框架兼容文本到图像、文本到视频、图像到视频及交互式视频生成等多元任务，满足不同场景下的内容创作需求。

3、统一时空信息建模：

采用时空金字塔结构，将视频分解为序列片段，精准解耦画面外观与动态运动信息，高效捕捉空间与时间维度的依赖关系。

4、轻量化低耗训练：

基于预训练VAE模型，借助知识继承策略大幅压缩训练时间、降低计算资源占用，降低模型研发与部署门槛。

5、开源易用生态友好：

所有代码与模型权重完全开源，提供便捷的调用与二次开发接口，助力研究人员与开发者快速上手并拓展应用场景。

InfinityStar技术原理：

1、离散化时空自回归建模：

采用纯离散方法处理视频数据，通过时空金字塔模型将视频拆解为不同粒度的序列片段，同时捕捉空间维度的画面细节关联与时间维度的帧间运动规律，实现外观与动态信息的解耦建模。

2、预训练VAE知识继承策略：

基于预训练变分自编码器构建基础架构，直接继承VAE在图像特征提取与表征上的能力，无需从零训练，大幅缩短模型迭代周期，降低算力消耗。

3、多任务统一适配架构：

模型架构具备强通用性，无需针对不同生成任务单独调整网络结构，通过统一的输入输出接口，即可实现文本、图像等不同模态到视频内容的高效转换。

4、高质量生成能力验证：

在VBench权威视频生成基准测试中表现优异，生成的视频画面细节丰富、动态流畅，在清晰度、连贯性等核心指标上达到行业领先水平。

InfinityStar典型应用场景：

1、视频创作与专业制作：

赋能广告制作、影视特效、短视频创作等领域，快速生成高质量动态内容，缩短制作周期，降低专业创作门槛。

2、交互式媒体开发：

支持交互式视频生成，为VR/AR应用、互动游戏提供动态内容支撑，增强用户沉浸式交互体验。

3、个性化内容定制：

根据用户输入的文本描述或参考图像，生成定制化视频，适用于个性化内容推荐、品牌定制营销等场景。

4、动画生产降本增效：

自动生成流畅动画视频，大幅降低动画电影、动画广告的制作成本与时间成本，提升内容产出效率。

5、教育与培训可视化：

制作动态教学视频与演示动画，将抽象知识转化为直观的视觉内容，提升教学趣味性与学生参与度。

6、社交媒体内容供给：

帮助用户快速生成吸睛的短视频内容，丰富社交媒体平台的内容生态，提升用户互动与内容传播效率。

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