登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署EasyAnimateV5-7b-zh-InP镜像，实现AI视频生成功能。通过模型量化压缩技术，用户可在消费级显卡上高效运行该模型，快速生成高质量短视频，适用于社交媒体内容创作、产品演示等场景，大幅降低硬件门槛。
补充图中的定性结果显示，与仅依赖因果注意力甚至是没有帧局部注意力的Mamba2模型相比，该模型能够在更长的时期内生成更连贯和准确的序列。通过将长序列分解为可管理的块，模型可以维持一个压缩的“状态”，该状态携带跨块的信息，从而有效扩展模型的记忆范围。通过将帧分组为块（例如，每块5帧，帧窗口大小为10），块内的帧保持双向性，同时也能关注前一个块中的帧。这允许有效的感受野，同时优化计算负载。这意味着在超
定性结果（如补充图S1、S2、S3所示）表明，与仅依赖因果注意力甚至没有帧局部注意力的Mamba2相比，长上下文状态空间视频世界模型能够在更长的时间跨度内生成更连贯、更准确的序列。例如，在迷宫数据集的推理任务中，他们的模型在长时间范围内保持了更好的一致性和准确性。近期，特别是视频扩散模型的进步，在生成逼真的未来序列方面展现出了惊人的能力。由于使用传统的注意力层处理长序列会产生高昂的计算成本，当前模
定性结果，如补充图表所示，说明了与仅依赖因果注意力甚至是不带帧局部注意力的Mamba2模型相比，长上下文状态空间视频世界模型能在更长时间跨度内生成更连贯、更准确的序列。然而，一个显著的瓶颈依然存在：维持长期记忆。这意味着在特定数量的帧之后，模型会有效地“忘记”较早的事件，从而阻碍其在需要长程一致性或长时间跨度推理的任务上的表现。研究人员在具有挑战性的数据集上评估了他们的长上下文状态空间视频世界模型
Runway发布首个世界模型，为最新视频模型增加原生音频功能
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Live Avatar阿里联合高校开源的数字人模型，实现语音驱动的实时说话视频生成。通过小型化与量化压缩技术，该镜像可在4×RTX 4090工作站上高效运行，适用于创意工作者的本地数字人视频制作场景，显著降低AI内容生产硬件门槛。
本文提出了一种名为LingBot-World的开源世界模拟器，它能通过文本和动作指令生成高保真、长时程且可交互的虚拟环境视频。
