"汉字"这个难关av 动漫，今天终于被AI 视频生成给拿下了！

话未几说，咱们径直先来看效用：

这个"福"字，就这么被 AI 水汪汪地一笔一划滴了出来。

再如底下这个例子，咱们的 Prompt 是：

有汉字"量子位"，古风。

但这么如故略显单调，咱们上一下难度：

赛博一又克立场城市夜景，镜头视角是车辆在马路上行驶，对面大楼楼体有庞杂的 LED 告白牌，上头写着"量子位"三个字。

好的，咱们也算是打了一波赛博告白了。

那么让字数再多少量，AI 是否能 hold 住呢？

咱们径直来挑战一下：

水彩透叠插画立场，三只不同神思的可儿小猫咪手举着一条超大的鱼，从右边走到左边。它们区分衣着粉色、蓝色和黄色的小背心，眼睛圆圆的，神思呆萌。充满童趣，笔触清雅温馨，简笔画立场。纯白配景上渐渐裸流露来几个字体，写着："摸鱼一天 满足浩荡"。

不错看到，这段视频中诚然有一个小弱点（"摸"字多了一笔），但全体是把 Prompt 中的履行给归附了出来。

天然，复杂的汉字都能科罚，这个 AI 天然也不错生成英文单词，而况如故带"花活儿"的那种（底下还有中语版）：

那么，这到底是何许 AI 是也？

不卖关子，它就是阿里通义万相刚刚升级的 2 个新版块视频生成模子：

通义万相 2.1 极速版：省略让 AI 高效、快速地生成视频；

通义万相 2.1 专科版：更贯注 AI 视频生成的质地。

在全体体验事后，咱们省略显然感受到模子全体性能有了大幅的进步。

尤其是在处理复杂清爽、归附信得过物理端正、进步影视质感以及优化领导投诚方面。

据了解，新版通义万相照旧以84.70%的收成登上巨擘评测集 VBench 榜首的位置，一皆卓绝 Gen3、Pika、CausVid 等国表里视频生成模子。

不外有一说一，能生成汉字，也还仅仅通义万相材干升级的一隅。

接下来，咱们就继续来看下它在视频生成中的更多材干。

《滕王阁序》都能贯穿

值得一提的是，这个新升级的模子并不是 PPT 哦，是照旧上线了的那种 ~

当今东谈主东谈主都不错在线免费体验了，进口和模子采纳如下图所示：

如若你是设立者或者企业，还不错在阿里云百真金不怕火上调用 API，打造我方的专属应用。

鉴于此前大部分 AI 视频生成，在处理复杂东谈主物四肢时，时常会出现转个身就鬼畜的风物。

咱们就径直来上个难度，超复杂四肢——Breaking。

请听 Prompt：

在室内，镜头平拍一个异邦须眉跳轰隆舞的全景，须眉身穿灰色的上衣和绿色的裤子，镜头随着须眉的四肢而出动，须眉在舞台上进行一系列的翻腾和旋动掸作，配景中不错看到不雅众席上的不雅众和一些费解的舞台灯光，但焦点长久保持在舞者的四肢上。

不错看到，这段 AI 视频生成一改以往的鬼畜，在如此多且复杂的四肢情况下，东谈主物效用依旧是稳稳的。

再来看下跳水清爽：av 动漫

细节如脚背，亦然拿执的很到位了。

除了在连气儿复杂四肢进展褂讪效用除外，归附信得过物理端正，亦然评判 AI 视频生奏效用的要害斟酌之一。

咱们不妨让《滕王阁序》来进修一番：

落霞与孤鹜皆飞，秋水共长天一色。

不丢丑出，通义万相新版块口舌常好地贯穿了这句诗的境界。

而在濒临像切肉这么的四肢时，归附物理端正的体现会愈加显然：

切肉时肉块的天然分离、刀面上的镜像、肉底部的油……细节如此，细节如此。

在信得过性的基础之上，若思用 AI 来打造质地更高的视频效用，那么运镜就是弗成或缺的手段之一。

这少量，通义万相亦然不错皆备 hold 住。

举例狐大仙蹦迪，咱们不错来个给氛围狠狠加分的运镜：

像电影场景里跑车在山谷里飞驰的画面，随着汽车的轨迹加复杂运镜亦然不错有的：

除此除外，通义万相还有个特质就是不错拿执万般立场的类型，颇有种影视级的嗅觉。

举例中叶纪真东谈主写实风：

再如卡通动画：

而且生成的视频尺寸亦然采纳的哦：

那么接下来的一个问题就是：

若何作念到的？

全体来看，此次通义万相在技能方面采纳了三步走的立异阶梯。

当先，是VAE 与 DiT 架构协同发力。

视频 VAE 不错看作念一位"压缩大家"，擅长将视频中的海量信息进行高效压缩，索要出最为要害的特征。

它通过将视频拆分为多少块（Chunk），并缓存中间特征，取代了传统长视频的端到端编解码样式。

这一想象的要害在于，使显存的使用仅与 Chunk 大小联系，而与原始视频长度无关，从而末端了对无穷长 1080P 视频的高效编解码。

这种机制为猖狂时长视频的窥探提供了可行性。实验标明，在较小模子参数下，通义万相 VAE 末端了业内跨越的视频压缩与重构质地。

而 DiT 则像是一位"时空捕手"，省略厉害地捕捉视频中的时空动态，精确地建模视频中不同元素在时间和空间上的变化关系。

通义万相团队采纳了以下优化规律：

时空全驻守力机制：增强模子对复杂动态场景的建模材干。

参数分享机制：进步模子性能的同期，裁减窥探老本。

文本镶嵌优化：进步文本甩掉材干，并显耀裁减诡计需求。

△通义万相 2.1 视频生成架构图

其次，是超长序列窥探上的冲突。

在濒临超长序列窥探这一极具挑战性的任务时，通义万相团队玄机地垄断了 4D 并行计策，犹如为模子窥探打造了一台超强能源的"引擎"。

这一计策将 DP（数据并行）、FSDP（ Fully Sharded Data Parallel，全量分片数据并行）、RingAttention（环形驻守力机制）、Ulysses（一种优化技能）等多种先进技能有契机通。

举例在显存优化方面，团队字据序列长度带来的诡计和通讯需求，给与分层显存优化计策，解决显存碎屑问题，同期使用 FlashAttention3 进步时空驻守力的诡计效用。

此外，通当年冗余诡计和高效 Kernel 末端，进一步裁减访存支出。

在文献系统优化方面，针对阿里云高性能文献系统的秉性，团队给与分片 Save/Load 样式优化数据读写性能，并通纰缪峰内存使用决策，解决 Dataloader Prefetch、CPU Offloading 与 Checkpoint 存储引起的内存 OOM 问题。

在褂讪性进步方面，依托阿里云的智能退换、慢机检测与自愈材干，模子窥探省略末端自动故障检测与任务重启，大幅进步窥探历程的褂讪性。

△通义万相 4D 并行散布式窥探计策

终末，是数据与评估双轮起首。

通义万相团队打造了一套自动化数据构建管线，通过优化视觉质地和清爽质地，筛选整合与东谈主类偏好散布高度一致的数据集。这些数据具有万般性高、散布平衡等特质，极大进步了窥探效用。

团队还为此想象了一套销毁好意思学评分、清爽分析、领导投诚等多个维度的评估体系，并窥探了专科的打分器。通过这些自动化斟酌的反应，显耀加快了模子的迭代与优化。

以上等于真金不怕火成新版通义万相的中枢技能要义了。

至此，不仅是从技能立异方面，更是从真廓清切的体验角度来看，国产 Sora 再次走到了 AI 视频规模的前沿。

单就省略生成汉字这少量，等于世界唯一份的那种。

而从视频生成范围之广，亦然应了"通义万相"的名字—— AI 照旧到了不错生成"万相"的时刻。

那么你是否也有脑洞打开的思法，并思让它们以视频的面孔呈现出来呢？

快来体验一下最新、最 Fashion 的模子吧 ~

径直体验进口：

https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/videoCreation

API 调用：

https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.74cd59fckLhf3c#/model-market

参考相连：

https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard

—  完  —

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