图森未来发布Ruyi：AI图生视频新突破

好的，下面我将根据您提供的信息，以一个资深新闻记者和编辑的视角，撰写一篇关于图森未来推出图生视频大模型Ruyi的新闻报道。

标题：图森未来开源Ruyi：消费级显卡驱动的图生视频新引擎，赋能ACG创作与多媒体应用

引言：

在人工智能浪潮席卷全球的当下，生成式AI正以前所未有的速度改变着内容创作的格局。从文本到图像，再到如今的视频，AI的触角正不断延伸，为各行各业带来新的可能性。近日，一家名为图森未来的科技公司，正式开源了其研发的图生视频大模型Ruyi，这款模型以其在消费级显卡上的高效运行能力、多分辨率多时长视频生成以及灵活的控制特性，迅速吸引了业界的目光。Ruyi的开源，不仅为ACG（动画、漫画、游戏）爱好者和创作者提供了新的创作工具，更预示着视频内容生产的门槛将进一步降低，一场由AI驱动的视频创作革命正在悄然到来。

正文：

Ruyi：打破算力壁垒的图生视频新星

图森未来推出的Ruyi，并非横空出世的“空中楼阁”，而是基于对现有技术痛点的深刻理解和对未来趋势的精准把握。在过去，生成高质量的视频内容往往需要强大的计算资源和专业的硬件设备，这无疑将许多有创意但缺乏资源的个人和小型团队拒之门外。Ruyi的出现，正是为了打破这一壁垒。

Ruyi的核心优势在于其对消费级显卡的友好支持。这意味着，即使没有昂贵的专业级GPU，用户也可以在自己的电脑上运行Ruyi，生成高质量的视频内容。这一突破性的进展，无疑将极大地降低了视频创作的门槛，让更多人有机会参与到这场由AI驱动的创作浪潮中。

Ruyi的主要功能：灵活、可控的视频生成体验

Ruyi不仅仅是一个能够生成视频的工具，更是一个拥有强大控制能力的创作平台。它提供了以下几个主要功能，让用户能够更加灵活地控制视频的生成过程：

多分辨率、多时长生成： Ruyi支持从384×384到1024×1024多种分辨率的视频生成，并能够处理任意长宽比的视频。此外，Ruyi能够生成最长120帧（5秒）的视频，满足了用户对不同时长视频的需求。这一功能为用户提供了极大的灵活性，可以根据不同的应用场景选择合适的视频分辨率和时长。
首帧、首尾帧控制生成： Ruyi允许用户通过指定最多5个起始帧和最多5个结束帧来控制视频的生成过程。这一功能为用户提供了更精细的控制能力，可以根据自己的创意想法来引导视频的走向。此外，Ruyi还支持循环叠加生成任意长度的视频，为用户提供了无限的创作可能性。
运动幅度控制： Ruyi提供了4档运动幅度控制，用户可以根据自己的需要来调整视频中整体画面的变化程度。这一功能为用户提供了更丰富的创作选择，可以根据不同的内容需求来调整视频的动态效果。
镜头控制： Ruyi提供了上、下、左、右、静止共5种镜头控制，用户可以通过这些控制来模拟不同的镜头运动，增加视频的视觉效果和表现力。这一功能为用户提供了更丰富的创作手段，可以根据不同的故事需求来调整视频的镜头语言。

这些功能的组合，使得Ruyi不仅仅是一个简单的视频生成工具，更是一个能够满足用户多样化创作需求的强大平台。

Ruyi的技术原理：DiT架构与Casual VAE模块的巧妙结合

Ruyi的强大功能背后，是其精巧的模型架构和先进的技术原理。Ruyi基于DiT（Diffusion Model with Transformers）架构，由Casual VAE模块和Diffusion Transformer两部分组成。

Casual VAE模块： 这一模块负责视频数据的压缩和解压。它将空间分辨率压缩至1/8，时间分辨率压缩至1/4，并将每个像素用16位的BF16进行表示。这种压缩方式不仅可以有效地减少计算量，还能保留视频的关键信息，为后续的生成过程奠定基础。
Diffusion Transformer： 这一模块负责压缩后的视频生成。它采用3D full attention机制，在空间上使用2D RoPE（Rotary Positional Encoding）进行位置编码，在时间上使用sin_cos进行位置编码。这种编码方式能够有效地捕捉视频中的时空信息，为生成高质量的视频内容提供了保障。

Ruyi的训练过程也十分考究。它使用DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）作为训练损失函数，并使用约200M的视频片段进行训练。整个训练过程分为四个阶段，从低分辨率预训练到高分辨率微调，逐步提升模型的性能。这种分阶段的训练方式能够有效地提高模型的稳定性和生成质量。

Ruyi的应用场景：从动画预制到社交媒体内容

Ruyi的开源，将为各行各业带来新的发展机遇。其应用场景十分广泛，包括但不限于以下几个方面：

动画预制： Ruyi可以快速生成动画角色和场景的动态演示，帮助动画制作团队评估动画设计和故事流程。这不仅可以提高动画制作的效率，还可以降低动画制作的成本。
游戏CG生成： Ruyi可以在游戏开发中，自动生成游戏宣传视频或游戏内的动态背景。这不仅可以提高游戏宣传的吸引力，还可以为游戏玩家提供更加丰富的游戏体验。
电影特效预览： Ruyi可以在电影制作中，帮助导演和特效团队预览特效场景，优化后期特效制作。这不仅可以提高电影制作的效率，还可以降低电影制作的风险。
虚拟主播： Ruyi可以生成虚拟主播的动态视频，用于直播、新闻播报或在线教育。这不仅可以降低虚拟主播的制作成本，还可以为用户提供更加多样化的内容选择。
社交媒体内容： Ruyi可以为社交媒体平台创建吸引人的动态视频内容，提高用户参与度和品牌曝光。这不仅可以提高社交媒体内容的传播效果，还可以为品牌带来更多的商业机会。

开源的意义：促进AI技术发展，赋能内容创作生态

图森未来选择开源Ruyi，无疑是一个具有战略意义的举动。开源不仅可以促进AI技术的交流和发展，还可以为广大的开发者和研究者提供一个学习和创新的平台。

通过开源，Ruyi将能够吸引更多的开发者参与到模型的改进和优化中来，从而不断提升模型的性能和应用范围。同时，开源还可以促进AI技术在各行各业的普及和应用，为社会带来更多的福祉。

Ruyi的开源，也为内容创作生态注入了新的活力。它降低了视频创作的门槛，让更多人有机会参与到内容创作中来，从而促进了内容创作的多元化和创新。

Ruyi的未来展望：持续迭代，探索更多可能性

尽管Ruyi已经取得了令人瞩目的成就，但图森未来并没有停止前进的脚步。未来，图森未来将继续投入研发力量，不断迭代Ruyi模型，探索更多可能性。

图森未来将致力于提高Ruyi的生成质量和效率，拓展Ruyi的应用场景，并为用户提供更加便捷和友好的使用体验。同时，图森未来还将积极参与到AI技术的交流和合作中来，共同推动AI技术的进步和发展。

结论：

图森未来开源的Ruyi，无疑是生成式AI领域的一项重要进展。它以其在消费级显卡上的高效运行能力、多分辨率多时长视频生成以及灵活的控制特性，为视频内容创作带来了新的可能性。Ruyi的开源，不仅将促进AI技术的交流和发展，还将为内容创作生态注入新的活力。我们有理由相信，在不久的将来，Ruyi将会在各行各业发挥更加重要的作用，为社会带来更多的福祉。

参考文献：