通義萬相視頻模型，再度迎來史詩級升級！處理復雜運動、還原真實物理規律等方面令人驚嘆，甚至業界首創了漢字視頻生成?，F在，通義萬相直接以84.70%總分擊敗了一眾頂尖模型，登頂VBench榜首。
    Sora、Veo2接連發布之后，AI視頻生成的戰場又熱鬧了起來。
    就在昨天，通義萬相視頻生成模型迎來了重磅升級！
    他們一口氣推出了兩個版本：注重高效的2.1極速版、追求卓越表現的2.1專業版。
    剛一上線，就異常火爆，等待時間甚至一度達到了1小時
    此次，全面升級的模型不僅在架構上取得創新，更是以84.70%總分登頂權威評測榜單VBench榜首。
    通義萬相2.1的性能一舉超越了Gen-3、CausVid等全球頂尖模型。
    在實用性方面，通義萬相2.1也得到了顯著的提升，尤其是在處理復雜運動、還原真實物理規律、提升影視質感、優化指令遵循等方面。
    以下都是我們實測出的Demos，就說夠不夠拍電影大片吧！
    更令人驚嘆的是，它還在業界首次實現了中文文字視頻生成，讓AI視頻文字創作再無門檻。
    以紅色新年宣紙為背景，出現一滴水墨，暈染墨汁緩緩暈染開來。文字的筆畫邊緣模糊且自然，隨著暈染的進行，水墨在紙上呈現「?！棺郑珡纳畹綔\過渡，呈現出獨特的東方韻味。背景高級簡潔，雜志攝影感。
    從今天起，所有人皆可在通義萬相官網體驗新模型，開發者則可以通過阿里云百煉直接調用API，阿里云也成為了國內第一家實現視頻生成模型商業化的云廠商。
    那么，通義萬相2.1究竟給我們帶來了哪些驚喜？
    我們經過一番實測后，總結出了5大要點。
    1.首創中文文字生成
    通常來說，文字生成是AI視頻模型進化的一大痛點。
    我們已經看到Sora、Gen-3等模型，已經能夠生成很好的英文字母效果，不過截至目前，從未有一個模型能攻克漢字的生成難題。
    為什么之前的AI視頻生成工具，都在「逃避」中文文字生成這個難題？
    這是因為難點在于，中文文字的字體結構比英文更復雜，而且需要考慮筆畫的層次感。在布局方面，中文字體更講究，做成動態效果時對美感要求更高。
    而阿里通義萬相，便是首個中文文字視頻生成的模型。從此，AI視頻生成邁入「中文時代」！
    這一切，只需要你動動手指，輸入簡單的文字提示就夠了。
    天空中飄著云朵，云朵呈現「新年快樂」的字樣，微風吹過，云朵隨著風輕輕飄動。
    水彩透疊插畫風格，兩只不同顏色的可愛小貓咪手舉著一條超大的魚，從右邊走到左邊。它們分別穿著粉色和藍色的小背心，眼睛圓圓的，表情呆萌。充滿童趣，筆觸淡雅溫馨，簡筆畫風格。純白背景上逐漸顯示出來幾個字體，寫著：「摸魚一天快樂無邊」。
    一只柯基坐在桌前冥想，背后一個「靜」字非常應景。
    一只柯基面前擺放著一只小巧的木魚，仿佛在進行冥想儀式，背景出現字樣「靜」。
    2.更穩定的復雜運動生成
    對于大多數AI視頻模型來說，無法逃脫「體操」魔咒。有人稱，這是AI視頻最新的「圖靈測試」。
    你會經?？吹?，AI體操視頻生成中，扭曲的肢體、不協調的動作滿屏皆是。
    這僅是復雜肢體運動的一種，因為涉及到精細細節和高水平動作協調，成為了AI視頻生成的一項重要評判標準。
    生成一個人物復雜運動，對于AI來說就像是在解一道物理難題——
    它不僅要做到身體各個部位精準配合，讓四肢保持協調，還要考慮重力、人體運動特點、平衡感等各種細節。
    在最新升級中，通義萬相在多種場景下展示了驚人的「運動天賦」。
    滑冰、游泳、跳水這些極易出錯的名場面，萬相2.1也通通Hold住，沒有出現任何詭異的肢體動作，和不符合物理規律的場景。
    平拍一位女性花樣滑冰運動員在冰場上進行表演的全景。她穿著紫色的滑冰服，腳踩白色的滑冰鞋，正在進行一個旋轉動作。她的手臂張開，身體向后傾斜，展現了她的技巧和優雅。
    在泳池中，一名男子正在奮力向前游動。近景俯拍鏡頭下，他穿著黑色泳衣，戴著白色泳帽和黑色泳鏡，正在水中劃動雙臂。他的頭部部分被泳帽和泳鏡遮擋，只露出嘴巴和鼻子。他的手臂在水中劃動，產生了一系列的水花和氣泡。隨著他的動作，水面上出現了漣漪，水花四濺。背景是藍色的泳池。
    就看這個跳水動作，完全就是一個專業級選手的樣子。肌肉的精準控制、濺起的水花，都非常符合自然規律。
    一名男子在跳臺上做專業跳水動作。全景平拍鏡頭中，他穿著紅色泳褲，身體呈倒立狀態，雙臂伸展，雙腿并攏。鏡頭下移，他跳入水中，濺起水花。背景中是藍色的泳池。
    特寫鏡頭下，女孩以手指輕觸紅唇，然后開懷大笑。這么近的懟臉特寫，表情肌的走向和分布都十分自然，臉部紋路和嘴角笑起的弧線，也逼真似真人。
    特寫鏡頭下，一位美女面容精致，她先是以手指輕觸紅唇，微微抿嘴，眼神中透露出一絲俏皮。緊接著，她毫無保留地開懷大笑，笑容如同綻放的花朵，美麗動人，眼角彎成了月牙狀，展現出無比的快樂與感染力。
    3.更靈活的運鏡控制
    同一個場景下的視頻，為什么專業人士拍出來就是不一樣？‍某種程度上講，秘訣在于「運鏡」。
    那么，對于AI來說，教它運鏡就相當于在教機器人當導演。
    它需要理解跟隨拍攝節奏、快慢推進速度，還要保持協調性的問題，比如鏡頭移動時，主體不能丟失；運鏡速度變化要自然，不能忽快忽慢。
    更重要的是，AI還得有藝術感，運鏡效果要符合視覺習慣，動態美感要恰到好處。
    在通義萬相2.1版本中，AI展現出了專業級的運鏡效果。
    穿著禪衣的小狐貍，在360度運鏡下歡快跳舞，這不，夢幻般的效果一下子就來了。
    穿著禪意風服飾的可愛狐貍在林間空地上歡快地跳舞，身上的衣物隨風輕揚。狐貍有著蓬松的尾巴和靈動的眼神，嘴角帶著微笑，仿佛在享受自然的每一刻。背景是茂密的竹林，陽光透過竹葉灑下斑駁光影。畫面采用旋轉拍攝，營造出夢幻般的動感效果。整體風格清新自然，充滿東方韻味。近景動態特寫。
    此外，新模型還能自動根據場景需求，智能調整運鏡速度，完美把控了鏡頭的節奏。
    海王在暴風雨中駕馭巨浪前行，這種級別的運鏡絕對經得起考驗，出現在大熒幕上也毫不違和。
    暴風雨中的海面，海王駕馭巨浪前行，肌肉線條，灰暗天空，戲劇性照明，動態鏡頭，粗獷，高清，動漫風格
    實驗室中女醫生精心設計的特寫鏡頭，細膩的表情刻畫，以及背后燈光、實驗器材等多種元素碰撞，讓整個角色立即具備了豐富的層次感。
    富有電影感的鏡頭捕捉了一位身著暗黃色生化防護服的女醫生，實驗室慘白的熒光燈將她的身影籠罩其中。鏡頭緩緩推進她的面部特寫，細膩的橫向推移凸顯出她眉宇間深深刻畫的憂思與焦慮。她專注地俯身于實驗臺前，目不轉睛地透過顯微鏡觀察，手套包裹的雙手正謹慎地微調著焦距。整個場景籠罩在壓抑的色調之中，防護服呈現出令人不安的黃色，與實驗室冰冷的不銹鋼器械相互映襯，無聲地訴說著事態的嚴峻和未知的威脅。景深精確控制下，鏡頭對準她眼中流露的恐懼，完美傳達出她肩負的重大壓力與責任。
    下面這個鏡頭中，穿過一條兩盤種滿樹木的郊區住宅街道，給人一種實時拍攝的感覺。
    Afast-trackingshotdownansuburbanresidentialstreetlinedwithtrees.Daytimewithaclearbluesky.Saturatedcolors,highcontrast
    4.真實的物理規律模擬
    AI視頻模型不理解物理世界，一直以來飽受詬病。
    比如，Sora不僅會生成8條腿的螞蟻，而且眼瞧著手都要被切斷了，也切不開西紅柿,而通義萬相2.1切西紅柿就像發生在現實生活中一樣自然真實。
    這一次，通義萬相在物理規律理解上，得到顯著提升。通過對現實世界動態和細節深入認知，就能模擬出真實感十足的視頻，避免「一眼假」情況的出現。
    就看這個經典切牛排的視頻，刀刃沿著肉質紋理緩緩切入，表面上一層薄薄的油脂，在陽光下散發著誘人的光澤，每一處細節都盡顯質感與鮮美。
    ‍
    在餐廳里，一個人正在切一塊熱氣騰騰的牛排。在特寫俯拍下，這個人右手拿著一把鋒利的刀，將刀放在牛排上，然后沿著牛排中心切開。這個人手上涂著白色指甲油，背景是虛化的，有一個白色的盤子，里面放著黃色的食物，還有一張棕色的桌子。
    ‍它具備更強大的概念組合能力，能夠準確理解和整合元素級的概念，使其在生成內容時更加智能。
    比如，柯基+拳擊，會碰撞出什么呢？
    AI生成的柯基打斗的畫面，真給人一種人類拳擊的現場感。
    兩只柯基狗在擂臺中央進行拳擊比賽。左邊的狗戴著黑色拳套，右邊的狗戴著紅色拳套。平拍鏡頭下，兩只狗都穿著拳擊短褲，身體肌肉線條明顯。它們互相揮動拳頭，進行攻防轉換。整個場景在固定視角下拍攝，沒有明顯的運鏡變化。
    AI大牛Karpathy最愛考驗AI視頻的難題，就是「水獺在飛機上用wifi」。這道題，萬相2.1完美做出。
    5.高級質感、多種風格、多長寬比
    更值得一提的是，萬相2.1能夠生成「電影級」畫質的視頻。
    同時，它還能支持各類藝術風格，比如卡通、電影色、3D風格、油畫、古典等等。
    不論是哥特式電影風格，還是中國古典宮廷風格，AI將其特點呈現得淋漓盡致。
    哥特式電影風格，亞當斯騎在一匹黑色駿馬上，馬蹄輕踏在古老的石板路上。她身穿黑色長裙，頭戴寬邊帽，眼神冷峻，嘴角微揚，透出一絲神秘。背景是陰暗的古堡和茂密的森林，天空中飄著烏云。鏡頭晃動，營造出一種不安與緊張的氛圍。近景動態騎馬場景。
    這個中國古典宮廷風格的畫面，鏡頭由群臣向前推進，聚焦在身披龍袍的皇帝身上，好像正在上映的一部古裝劇。
    中國古典宮廷風格，古代皇宮宮殿上正在進行皇帝的登基大典。群臣身著華麗朝服，表情肅穆，排列整齊。鏡頭從群臣視角出發快速向前推進，鎖定在身穿龍袍、頭戴皇冠的皇帝身影上?；实勖嫒萃?，眼神堅定，緩緩步入大殿。背景是金碧輝煌的大殿，雕梁畫棟，氣勢恢宏。畫面帶有濃厚的皇家氛圍，近景特寫與中景結合，快速推進和跟隨拍攝。
    養蜂人手中的蜂蜜罐在陽光中折射出溫暖的光暈，背后的向日葵與鄉村老宅相映成趣，構筑出一幅充滿歲月與質感的畫面。
    Thecamerafloatsgentlythroughrowsofpastel-paintedwoodenbeehives,buzzinghoneybeesglidinginandoutofframe.Themotionsettlesontherefinedfarmerstandingatthecenter,hispristinewhitebeekeepingsuitgleaminginthegoldenafternoonlight.Heliftsajarofhoney,tiltingitslightlytocatchthelight.Behindhim,tallsunflowersswayrhythmicallyinthebreeze,theirpetalsglowinginthewarmsunlight.Thecameratiltsupwardtorevealaretrofarmhouse.
    大文豪李白的「舉頭望明月，低頭思故鄉」，AI直接把氛圍感拉滿。
    古風畫面，一位古人抬頭望著月亮，緩緩低頭，眼神中流露出深深的思鄉之情。
    對于詞窮的創意者來說，通義萬相「智能體擴寫」功能非常友好。比如，我想生成一個「超快放大蒲公英，展現宏觀夢幻般的抽象世界」。
    若想要細節更豐富的描述，直接交給AI就好了。它會自動生成一段文案，可以直接復用，也可以二次編輯修改。
    且看，AI視頻中展現了蒲公英種子的驚人細節，鏡頭慢慢放大至每根絨毛纖毫畢現，仿佛進入了一個夢幻般的世界。
    此外，萬相2.1還能支持5種不同的長寬比——1:1,3:4,4:3,16:9,9:16，恰好可以匹配電視、電腦、手機等不同終端設備。
    核心架構創新
    那么，到底是什么讓通義萬相，能在激烈AI視頻生成競爭中脫穎而出？
    它又藏著哪些讓人眼前一亮的「黑科技」？
    接下來，讓我們逐一分解此次2.1版本的技術創新突破點。
    自研VAE與DiT雙重突破
    通過采用自研的高效VAE和DiT架構，阿里團隊在時空上下文關系建模方面取得重大突破。
    模型基于線性噪聲軌跡的FlowMatching方案展開了深度設計，同時驗證了ScalingLaw在視頻生成任務中的有效性。
    通義萬相2.1視頻生成架構圖
    在視頻VAE層面，通過結合緩存機制和因果卷積，團隊提出了一個極具創新性的視頻編碼解決方案。
    通過將視頻拆分為多個若干塊（Chunk）并緩存中間特征，替代長視頻的E2E編端到端解碼過程。顯存的使用僅與Chunk大小相關，與原始視頻長度無關。
    由此，這一關鍵技術能夠支持無限長1080P視頻的高效編解碼，為任意時長視頻訓練開辟新途徑。
    如下圖所示，展示了不同VAE模型的計算效率和視頻壓縮重構指標的結果。
    值得一提的是，通義萬相VAE在較小的模型參數規模下，取得了業內領先的視頻壓縮重構質量。
    通義萬相2.1視頻VAE和其他方法的結果對比
    DiT架構的設計圍繞兩個核心目標展開：實現強大的時空建模能力，同時保持高效的訓練過程。
    具體創新包括：
    ·時空全注意機制
    為了提高時空關系建模能力，通義萬相團隊采用了「時空全注意機制」，讓模型能夠更準確地模擬現實世界的復雜動態。
    ·參數共享機制
    團隊引入了「參數共享機制」，不僅提升了模型性能，還有效降低了訓練成本。
    ·優化文本嵌入
    針對文本嵌入進行了性能優化，在提供更優的文本可控性的同時，還降低了計算需求。
    得益于這些創新，使得新模型在相同計算成本下，凸顯出收斂的優越性，并更易實現ScalingLaw的驗證。
    超長序列訓練和推理
    通過結合全新通義萬相模型Workload的特點和訓練集群的硬件性能，團隊制定了訓練的分布式、顯存優化的策略。
    這一策略在保證模型迭代時間前提下，優化訓練性能，在業界率先實現了100萬Tokens的高效訓練。
    在分布式訓練策略上，團隊開發了創新的4D并行策略，結合了DP、FSDP、RingAttention、Ulysses混合并行，顯著提升了訓練性能和分布式擴展性。
    通義萬相4D并行分布式訓練策略
    在顯存優化上，采用了分層顯存優化策略優化Activation顯存，解決了顯存碎片問題。
    在計算優化上，使用FlashAttention3進行時空全注意力計算，并結合訓練集群在不同尺寸上的計算性能，選擇合適的CP策略進行切分。
    同時，針對一些關鍵模塊，去除計算冗余，使用高效Kernel實現，降低訪存開銷，提升了計算效率。
    在文件系統優化上，結合了阿里云訓練集群的高性能文件系統，采用分片Save/Load方式，提升了讀寫性能。
    在模型訓練過程中，通過錯峰內存使用方案，能夠解決多種OOM問題，比如由DataloaderPrefetch、CPUOffloading和SaveCheckpoint所引起的問題。
    規模化數據構建管線與模型自動化評估機制
    規模化的高質量數據是大型模型訓練的基礎，而有效的模型評估，則指引著大模型訓練的方向。
    為此，團隊建立了一套完整的自動化數據構建系統。
    該管線在視覺質量、運動質量等方面與人類偏好分布高度一致，能夠自動構建高質量的視頻數據，同時還具備多樣化、分布均衡等特點。
    針對模型評估，團隊還開發了覆蓋多維的自動化評估系統，涵蓋美學評分、運動分析和指令遵循等20多個維度。
    與此同時，訓練出專業的打分器，以對齊人類偏好，通過評估反饋加速模型的迭代優化。
    AI視頻生成下一個里程碑
    去年12月，OpenAI和谷歌相繼放出Sora、Veo2模型，讓視頻生成領域的熱度再一次升溫。
    從創業新秀到科技巨頭，都希望在這場技術革新中尋找自己的位置。
    但是相較于文本的生成，制作出令人信服的AI視頻，確實是一個更具挑戰性的命題。
    Sora正式上線那天，奧特曼曾表示，「它就像視頻領域的GPT-1，現在還處于初期階段」。
    若要從GPT-1通往GPT-3時刻，還需要在角色一致性、物理規律理解、文本指令精準控制等方面取得技術突破。
    當AI真正打破現實創作的局限，賦予創意工作者前所未有的想象，新一輪的行業變革必將隨之而來。
    此次，通義萬相2.1取得重大突破，讓我們有理由相信，AI視頻的GPT-3時刻正加速到來。