機器之心報道

編輯：冷貓

一覺起來世界已經進化成這樣了?

每個人都能懂點魔法，能夠隨意穿梭在各個平行時空和幻想世界里。

讀者朋友們看到這說不定撇撇嘴，「這不就是 AI 視頻嗎？」

但如果加上兩個關鍵詞，這將成為 AI 視頻生成領域革命性的突破！

就在昨天，Decart 發布了世界上首個「實時的」「無時長限制的」并且支持「任意視頻流」的擴散視頻模型 MirageLSD！

輸入任何視頻流，無論是相機或視頻聊天、電腦屏幕還是游戲，MirageLSD 都能在40 毫秒延遲以內將其轉化為你想要的任何世界。

這一切都看上去不可思議，AI 視頻已經能夠實現和濾鏡一樣的應用方式，實時智能調整畫面風格和畫面內容，并且能夠通過文本提示任意地進行控制。

實時視頻魔法

解鎖全新應用可能

前特斯拉 AI 總監，OpenAI 的創始團隊成員 Andrej Karpathy 為此技術展開了廣泛的想象：

攝像頭畫面變為 “另一個世界”。自導自演實時電影：拿起道具、演繹場景，AI 負責實時布景和風格化，秒看回放，邊演邊剪。游戲開發輕松起步：用簡單的球體 / 方塊編碼游戲機制，再用實時擴散模型為游戲生成精美貼圖。任意視頻流的風格遷移：例如：只需一句提示詞就能讓《上古卷軸》看起來 “更史詩”，讓《毀滅戰士 2》擁有現代虛幻引擎畫質。視頻會議背景和實時虛擬試衣。AR 眼鏡升級：實時將現實世界卡通化。哈利波特的「厄里斯魔鏡」：現實中看似普通的鏡子，實際上會顯示出 AI 根據你 “深層欲望” 生成的理想自己或世界。

Karpathy 表示自己已經成為了這個 MirageLSD 項目的天使投資人，在他看來這項技術通用且強大。

也許這些都只是開始，真正的 “殺手級應用” 還沒被發現 —— 這個領域值得無限想象！

這一切讓我想起了「刀劍神域」，似乎覆蓋現實世界的幻想畫面真的要實現了？

Decart 也展示了一些構想的演示，充分滿足了各種可能：

比如在沙漠里滑雪？

比如可以花上 30 分鐘寫個游戲代碼，然后讓 Mirage 處理圖形？

Decart 推文中笑稱，使用 Mirage「從提示詞制作 GTA VII，比 GTA VI 發售還快。」

目前 Mirage 已正式上線，與其觀看屏幕上的魔法，不如親手創造魔法。

Decart 將持續發布模型升級和新功能，包括面部一致性、語音控制和精確物體操控等。與此同時，平臺還將上線一系列新特性 —— 如流媒體支持（以任意角色進行直播）、游戲集成、視頻通話等功能。

體驗鏈接：https://mirage.decart.ai/

魔法背后

MirageLSD技術原理

MirageLSD 主要在視頻生成的時長和延遲兩大角度產生了突破，基于定制的模型 ——實時流擴散（Live Stream Diffusion，LSD），該模型能夠逐幀生成并保持時間連貫性。

在視頻時長方面，先前的視頻模型在生成 20-30 秒后就會因錯誤累積而嚴重降低質量。

在生成延時方面，它們往往需要幾分鐘的處理時間才能輸出幾秒鐘的視頻。即使是今天最接近實時速度的系統，通常也是分塊生成視頻，從而引入不可避免的延遲，完全無法實現交互應用。

無限長視頻生成

MirageLSD 是第一個能夠生成無限長視頻的視頻生成模型。

由于模型的自回歸特性，會導致誤差逐步累積，從而限制輸出的長度。

為了實現無限自回歸生成：

MirageLSD 基于 Diffusion Forcing 技術，實現逐幀去噪我們引入歷史增強方法，在訓練中對輸入歷史幀進行擾動，使模型學會預判并糾正輸入中的偽影，從而增強其對自回歸生成中常見偏移的魯棒性；

這兩者結合，使 LSD 成為第一個能夠無限生成視頻而不會崩潰的模型 —— 穩定、可提示，并始終與場景和用戶輸入保持一致。

零延時視頻生成

響應性是指最壞情況下的響應延遲，即使是之前的自回歸模型響應速度也比 MirageLSD 慢 16 倍以上，導致實時交互無法實現。

實時生成要求每幀的生成時間控制在40 毫秒以內，以避免被人眼察覺。我們通過以下方式實現這一目標：

設計定制的CUDA mega kernels，以最小化開銷并最大化吞吐；基于shortcut distillation模型剪枝技術，減少每幀所需的計算量；優化模型架構，使其與 GPU 硬件高度對齊，實現效率最大化。

通過上述技術，我們在響應速度上相較于以往模型提升了 16 倍，實現了以 24 幀 / 秒的速率實時生成視頻。

擴散模型與 LSD

擴散模型通過一系列逐步去噪操作，將隨機噪聲逐漸還原為圖像或視頻。在視頻生成中，這通常意味著一次性生成固定長度的視頻片段，這有助于保持時間一致性，但會帶來延遲。一些系統嘗試通過所謂的 “自回歸生成” 方式，逐段順序生成幀片段，以提高靈活性。然而，這種方式仍需在每一段幀生成完畢后才能響應新的輸入，限制了交互性和實時應用的能力。

LSD 采用了不同的方法。它一次生成一幀，使用因果性的自回歸結構，每一幀都依賴于此前生成的幀以及用戶提示。這種方式支持即時反饋、零延遲交互，并且可以持續生成視頻，無需預先設定終點。

在每一個時間步，模型會接收一組過去生成的幀、當前輸入幀以及用戶定義的提示詞，然后預測下一幀輸出，該幀會立即作為輸入傳遞到下一輪生成中。

這種因果反饋機制使 LSD 能夠保持時間上的一致性，持續適應畫面中的動作與內容變化，并在實時遵循用戶提示的同時，生成無限長度的視頻序列。

此外，它還使 LSD 能夠對輸入作出即時響應 —— 無論是文本提示還是視頻內容的變化 —— 實現真正的零延遲。這正是實時編輯與轉換成為可能的關鍵。

技術缺陷與改進方向

首先，當前系統依賴于有限的歷史幀窗口。引入更長期的記憶機制有望提升長序列中的連貫性，從而在角色身份、場景布局和長期動作等方面實現更一致的表現。

此外，盡管 MirageLSD 支持基于文本的風格變換，但對于特定物體、空間區域或動作的精細控制仍較為有限。若能整合關鍵點或場景標注等結構化控制信號，將有助于在實時環境中實現更細粒度、用戶可控的編輯操作。

在語義一致性和幾何穩定性方面，特別是在面對極端風格變換時，仍需進一步優化。MirageLSD 在極端風格變化下，可能會出現物體結構或布局被扭曲的情況。

更多相關技術信息，請參閱 Decart 的技術介紹：

文章鏈接：https://about.decart.ai/publications/mirage

?文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/yeWZCjtEBXmJaHsa8mf54w