超越Sora！国产AI视频实时生成，开启边看边改新纪元 | AI资讯

type

status

date

slug

summary

从“等待”到“共创”：颠覆性的实时流式生成

传统AI视频生成，更像是一个黑箱操作。用户输入提示词（Prompt）后，只能被动等待模型完成渲染，短则几十秒，长则数分钟。期间，视频生成的效果如何、是否符合预期，完全是未知的。一旦结果不满意，唯一的选择就是修改指令，从头再来，这个过程被戏称为“抽卡”，充满了不确定性和时间成本。

百度蒸汽机则彻底颠覆了这一工作流。它引入了流式生成（Streaming Generation）的概念：

实时预览：模型推理到哪一帧，画面就实时生成并展示到哪一帧。用户可以像观看直播一样，亲眼见证视频从无到有的诞生过程。

过程透明：整个生成过程不再是封闭的黑箱，创作者对内容的走向拥有了前所未有的掌控力。

这种“所见即所得”的生成方式，将创作者从被动的等待者，转变为主动的参与者和共创者，极大地提升了创作效率和体验。

“随时喊停”：前所未有的实时交互与修改能力

百度蒸汽机最令人兴奋的革新，在于其强大的实时交互能力。这不仅仅是能看到生成过程，更是能随时介入和改变这个过程。

想象一下这个场景：你让AI生成“爱因斯坦在讲脱口秀”，视频生成到第5秒时，你觉得他的动作不够丰富。在过去，你只能等视频全部生成完再重新开始。而现在，你可以：

立即暂停：在任何不满意的画面处点击“暂停”或“续改”。

修改指令：将时间轴拖动到目标位置，输入新的Prompt，比如“让他一边说一边比划手势”。

无缝续写：模型会基于新的指令，从你修改的地方继续生成，确保后续内容与新灵感完美衔接。

这种“随时喊停、即时修改”的能力，让AI视频模型真正从一个自动化工具，进化为了一个能听懂你“反悔”并随时配合的创意伙伴。无论是微调细节还是改变整个故事走向，都不再需要推倒重来，创作的自由度和灵活性得到了质的飞跃。

背后黑科技：自回归扩散模型如何炼成？

实现如此流畅的实时交互体验，背后是模型架构层面的彻底重构。传统基于Transformer的扩散模型，其计算开销会随视频时长呈平方级增长，这使得实时生成和交互在成本与效率上几乎不可能实现。

百度蒸汽机通过引入自回归扩散模型（Autoregressive Diffusion Models），并结合多项创新技术，成功攻克了这一难题：

流式滑窗架构：通过基于流式滑窗的自回归扩散架构，模型可以低成本地进行无限时长的外推生成，打破了传统模型的时长限制。

误差修正机制：引入“噪声重注入”和“历史帧扰动增强”等机制，让模型在训练时就学会应对和修正生成过程中可能出现的偏差，从而在面对用户突发奇想的修改时，也能保持画面的稳定性和连贯性。

全局与局部一致性：通过“锚点帧”来引导全局记忆，确保长视频的整体风格一致；同时参考“历史帧”来保障画面的连续性，避免突兀的跳变。

极致的推理性能：基于自回归扩散架构，突破了高压缩比生成技术，并通过模型蒸馏等优化手段，将推理延迟压缩至几乎实时，用户几乎感受不到“等待”的过程。

超越工具：AI视频的未来生态与商业想象

百度蒸汽机带来的技术革新，其意义远不止于提升C端用户的创作体验。它为AI变现和商业化应用打开了全新的想象空间。

对普通用户：它真正实现了“0门槛”的视频创作。无需任何专业剪辑技能，任何人都能通过简单的图文指令，成为自己故事的导演，并实时调整，让创意完美落地。

对商业场景：在电商直播、在线教育、影视预演、游戏开发等领域，这种实时交互能力价值巨大。例如，可以实时生成不同风格的产品展示视频，或者让学生与虚拟历史人物进行互动问答，甚至快速构建和探索开放世界游戏的原型。

百度蒸汽机的演进路径，展示了从底层技术突破到产品形态重构，再到推动生态落地的清晰规划。它不再仅仅是一个模型，更是一个新型的创作平台和交互接口的起点。

总而言之，当许多人还在讨论ChatGPT或Claude如何改变文本创作时，AI视频领域已经迎来了自己的“交互革命”。百度蒸汽机率先证明了，AI视频的下一阶段，不只是更长、更清晰，更是实时的、可交互的、人人可用的。这不仅是AI从“独角戏”走向“协奏曲”的重要一步，也预示着一个全民参与、灵感迸发的AGI内容共创时代正加速到来。

想要获取更多关于人工智能的最新动态和深度解读，欢迎访问AIGC导航站（https://aigc.bar），这里汇集了最前沿的AI资讯和AI日报，助你轻松掌握AI世界的每一次脉动。