Lucy 2.0：Decart AI实时世界转换模型，重构高保真视觉编辑体验

Lucy 2.0是Decart AI重磅推出的纯扩散实时世界转换模型，颠覆性地将高保真视频编辑从传统离线渲染模式，升级为可交互的实时体验。该模型摆脱了3D几何、深度图等依赖，通过自主观察视频演化规律习得物理行为逻辑，可在1080p分辨率下以30fps速率近零延迟持续生成画面。

Lucy 2.0核心功能：

1、1080p/30fps实时视觉转换：

支持1080p分辨率、30fps帧率的近零延迟画面生成，无需预渲染流程，可直接对接直播流实现即时视觉编辑，让高保真效果实时呈现。

2、多维度精准视觉操控：

通过文本提示或参考图像，即可完成角色替换、服装更换、虚拟产品植入、人物运动控制及全场景环境变换，覆盖从局部元素到整体画面的全方位编辑需求。

3、数小时稳定连贯运行：

搭载Smart History Augmentation技术，有效规避长期运行中的身份崩塌、几何扭曲、纹理劣化等问题，支持数小时不间断生成，画面稳定性远超传统实时渲染模型。

4、机器人训练实时数据增强：

作为高性能实时模拟引擎，可在保持物理规律一致性的前提下，实时调整物体材质、场景光照与环境背景，将单次真实操作演示扩展为数千种差异化训练变体，高效解决机器人训练数据稀缺难题。

Lucy 2.0核心技术原理：

1、纯扩散架构，摆脱传统依赖：

摒弃深度图、三维网格、显式物理引擎等传统技术框架，采用纯扩散模型架构，所有视觉动力学规律均通过自主观察视频演化过程习得，实现更贴近真实世界的视觉转换。

2、涌现式物理理解，自主学习世界规则：

从海量视频数据中隐式学习世界结构逻辑，包括手指关节运动轨迹、布料褶皱变化、物体碰撞分离规律等，无需人工定义拓扑规则，即可精准还原物理世界的运行逻辑。

3、Smart History Augmentation智能校正技术：

训练阶段让模型暴露于自身不完美输出并施加针对性惩罚，使其具备识别画面质量漂移的能力，可主动校正偏差，而非盲目跟随前一帧画面，保障长期运行的稳定性。

4、AWS Trainium3深度协同优化：

针对AWS Trainium3硬件定制开发，采用mega-kernels技术降低启动开销，利用片上SRAM规避高带宽内存延迟问题；搭配自定义WebRTC传输管道，实现端到端的低延迟实时数据传输。

Lucy 2.0典型应用场景：

1、实时直播互动特效：

主播在直播过程中可通过简单指令，即时完成虚拟角色替换、服装风格切换或商品动态植入，无需后期剪辑即可呈现多样化视觉效果，大幅提升直播内容的趣味性与互动性。

2、现场内容创作预览：

影视、广告创作者在拍摄现场，通过文本提示即可实时调整画面风格、场景氛围与光影效果，将传统后期制作环节前置，实现“所见即所得”的即时视觉预览，大幅缩短创作周期。

3、机器人训练数据扩增：

机器人研发团队可利用模型实时变换物体材质、光照条件与背景环境，将单次真实操作录像扩展为数千种物理一致的训练样本，高效解决特种场景下训练数据稀缺的行业痛点。

4、虚拟制片动态仿真：

制片团队借助模型数小时稳定运行的能力，实时生成交互式动态背景与环境模拟，直接替代传统影视制作中耗时费力的离线渲染流程，降低虚拟制片的技术门槛与成本。

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