PixVerse首發(fā)R1實(shí)時(shí)世界模型：藏師傅實(shí)測(cè)

前幾天測(cè)試的 Pixverse R1 終于發(fā)布了，這是一個(gè)可以實(shí)時(shí)生成并且可以隨時(shí)通過提示詞介入修改后續(xù)內(nèi)容的世界模型。

極限情況下可以實(shí)時(shí)生成 1080P 的高清視頻，感覺成本再下來一點(diǎn)以后 AI 游戲和交互式的影視內(nèi)容有戲了啊。

簡單介紹一下使用體驗(yàn)，目前他們?cè)谝粋€(gè)單獨(dú)的平臺(tái)測(cè)試需要邀請(qǐng)碼。

你可以選擇預(yù)制的的三個(gè)主題進(jìn)行體驗(yàn)，三個(gè)主題分別是巨龍巢穴、二戰(zhàn)主題、海底世界，正式版本會(huì)增加到 6 個(gè)。

也可以創(chuàng)建自己的主題，選擇畫面比例、風(fēng)格輸入主題相關(guān)提示詞就可以了。
生成之后主要的互動(dòng)就是在他播放的過程中輸入提示詞來改變當(dāng)前視頻生成的劇情走向。

而且這里生成的視頻居然還是帶音樂、音效混合旁白的，比以前所謂的實(shí)時(shí)生成的模型強(qiáng)了不少。

算法和架構(gòu)上主要的優(yōu)化有：

這是個(gè)原生的多模態(tài)模型支持將文本、圖像、視頻、音頻統(tǒng)一為連續(xù)的 Token 流，接受任何模態(tài)的輸入。

PixVerse-R1 改成了非擴(kuò)散的自回歸架構(gòu)，用來實(shí)現(xiàn)無限連續(xù)的生成，還使用了增加注意力機(jī)制，確保長時(shí)間生成的內(nèi)容一致性。

為了適配實(shí)時(shí)視頻生成的性能，他們將原來的迭代降噪邏輯進(jìn)行了多項(xiàng)優(yōu)化，他們叫瞬時(shí)響應(yīng)引擎 (IRE)，主要包括三個(gè)優(yōu)化：

Temporal Trajectory Folding：傳統(tǒng)模型從噪點(diǎn)到清晰圖像需要迭代幾十步，他們直接暴力壓縮到僅需 1–4 步。

Guidance Rectification：直接將傳統(tǒng)的 CFG 邏輯蒸餾到了模型參數(shù)內(nèi)部，節(jié)省了時(shí)間。

Adaptive Sparse Attention：生成高分辨率的視頻的時(shí)候讓模型學(xué)會(huì)學(xué)會(huì)“抓大放小”，自動(dòng)識(shí)別重要區(qū)域進(jìn)行精細(xì)計(jì)算，大幅降低計(jì)算負(fù)載。

目前由于成本問題需要邀請(qǐng)碼才能測(cè)試，生成的分辨率是 480P，過幾天會(huì)提高到 720P。