编译 | 李水青
编辑 | 漠影
智东西7月19日报道，7月18日，以色列AI创企Decart推出首个直播扩散AI视频模型——MirageLSD。不同于Veo等市面上时长有限、存在延时的视频生成模型，Mirage可以实时转换无限长的视频流，响应时间小于40毫秒。
前特斯拉AI总监、OpenAI创始团队成员安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）在社交平台X上称：“Veo等视频扩散模型很神奇，但它们需要花费数秒/数分钟才能生成，MirageLSD是实时的魔法。”他认为这将是一项通用和强大的技术，有望改变游戏、直播、视频通话、影视、会议、AR/VR等多种领域。
Decart创立于2023年，由Andrej Karpathy参与投资，Mirage是Decart继“AI版我的世界” Oasis之后推出的第二个模型。目前，由MirageLSD模型驱动的Mirage平台已上线，iOS、Android版本预计下周上线。
体验地址：
https://mirage.decart.ai/
Andrej Karpathy强推：
实时的魔法，改变游戏直播行业
在社交平台X中，AI大神Andrej Karpathy激动地称：”扩散视频模型现在支持实时生成了！“
Andrej Karpathy谈道，此前，简单的视频滤镜支持实时生成，但大多只能进行基本的重新着色和样式设置。市面上已有的Veo等视频扩散模型很神奇，但它们需要花费数秒甚至数分钟才能生成。MirageLSD就是实时魔法。与简单的视频滤镜不同，扩散模型实际上理解它们正在查看的内容，因此它们可以智能地设置视频源所有部分的样式，例如将帽子戴在头上，或将光剑戴在手上等。
Andrej Karpathy还称，该模型可以任意操控，例如通过文本提示来进行操控。可定制的智能视频滤镜会随着时间的推移解锁许多酷炫的想法：
-将摄像头画面转化为虚拟实景；
▲摄像机拍摄画面实时生成视频（源自：Decart官网）
-执导并拍摄自己的电影，使用道具演绎场景，实时拍摄且即时回看；
▲实景道具演绎视频实时变3D卡通动画（源自：Decart官网）
-围绕简单的球体或方块生成有氛围的代码游戏，然后借助实时扩散模型为游戏添加纹理，使其变得精美；
▲生成游戏画面（源自：Decart官网）
-对任意视频流进行风格化处理和自定义：游戏、视频…… 比如，《上古卷轴 5：天际》想更 “史诗感爆棚”？《毁灭战士 2》仅用一个提示词就能达到现代虚幻引擎的画质？恐怖片想变成 “只有可爱元素、粉色调与小兔子” 的风格？这谁知道呢！
▲生成游戏画面（源自：Decart官网）
-Zoom通话背景实时虚拟更换。
-眼镜：例如，实时卡通化你的视觉？
-现在我们可以打造哈利·波特的厄里斯魔镜，在镜子里展现你的“原始画面”，但会增强你内心最深处的渴望（由AI推断）。
Andrej Karpathy称，可以设想的应用场景太多了，他可能错过了最重要的一点。并且声明：“我是Decart的小额天使投资人，我很兴奋，因为在我看来，这项技术会很快变得非常好，感觉它很通用、很强大，但技术难度也很高。祝贺团队发布成功！”
破解视频生成“30秒瓶颈”
生成速度提升16倍
MirageLSD是首个实现无限实时零延迟视频生成的系统。它基于名为“实时流扩散 （LSD）”的定制模型构建，该模型能够逐帧生成视频，同时保持时间连贯性。
与以往的方法不同，LSD支持完全交互式的视频合成——允许在视频生成过程中持续进行提示、转换和编辑。
当前的视频模型无法生成超过30秒的视频生成，否则会因错误累积而导致质量严重下降。它们通常需要几分钟的处理时间才能输出几分钟的视频。即使是当今最快的实时系统，通常也会分块生成视频，从而带来不可避免的延迟，影响交互使用。
为了实时生成视频，LSD必须以因果关系的方式运行——仅基于前一帧生成每一帧。这种自回归结构确保了连续性，但也带来了一个严重的缺陷：误差累积。每一帧都会继承上一帧的缺陷。微小的误差累积起来，会导致质量迅速下降，直到帧变得不连贯。
启用LSD需要解决两个以前从未在单个系统中同时解决的挑战。
1、基于扩散强制技术，实现无限生成
为了实现无限的自回归生成，Mirage研究人员以扩散强制技术为基础，进行逐帧去噪；引入了历史增强功能，使模型能够针对损坏的输入历史帧进行微调。这教会模型预测并纠正输入伪影，使其能够抵御自回归生成中常见的漂移。
这些操作使得MirageLSD成为第一个能够无限生成视频而不会崩溃的模型——稳定、可提示，并且与场景和用户输入保持一致。
2、速度提高16倍，实时生成视频
响应度被定义为最坏情况的响应延迟，即使是以前的自回归模型的响应速度也比MirageLSD慢16倍以上，从而无法实现实时交互。
实时生成要求每帧生成时间不超过40毫秒，以免人眼察觉。Mirage研究人员通过以下方式实现这一目标：
设计定制的CUDA巨型内核，以最小化开销并最大化吞吐量；基于快捷蒸馏和模型修剪，减少每帧所需的计算量；优化模型架构以与GPU硬件保持一致，从而实现峰值效率。
总之，这些技术使响应速度比之前的模型提高了16倍，能够以24 FPS的速度生成实时视频。
与Veo走差异化路线
首个实时无限视频生成模型
当下，AI视频生成方面模型已提高了生成视觉质量和时长，但大多数系统仍然缺少交互性、低延迟和时间稳定性。
MovieGen、WAN和Veo等固定长度模型可以生成高质量的视频片段，但它们的非因果设计和全片段推理会引入延迟，并阻止实时交互或超出预定义长度的扩展。
CausVid、LTX和Seeweed-APT等自回归模型通过对先前的输出进行条件化来生成更长的序列，虽然这提高了可扩展性，但分块推理仍然限制了响应速度，并容易出现错误累积，限制了生成长度，并最终导致无法进行真正的交互。
可控生成方法，包括ControlNet和基于LoRA的适配器，可以实现有针对性的编辑和风格转换，但需要离线微调，不适合实时逐帧提示。
Mirage自身之前的系统Oasis首次在受限域内实现了实时因果生成。MirageLSD则将其扩展到开放域、可提示的视频，具有零延迟、实时速度和无限稳定性——这是先前研究无法实现的组合。
结语：实时无限生成视频
精确控制仍然有限
MirageLSD虽然实现了实时、可提示且稳定的视频生成，但仍面临一些挑战。首先，该系统目前依赖于有限的过去帧窗口。引入长期记忆机制可以提高扩展序列的连贯性，从而实现更一致的角色身份、场景布局和长期动作。
此外，虽然MirageLSD支持文本引导的转换，但对特定对象、空间区域或运动的精确控制仍然有限。集成结构化控制信号（例如关键点或场景注释）或许可以在实时场景中实现更精细的用户控制编辑。
Mirage提出，团队需要进一步研究来提升语义和几何一致性，尤其是在极端风格转换的情况下的表现。解决这个问题需要在提示驱动的指导下建立更强大的内容保存机制。
本文来自微信公众号 “智东西”（ID：zhidxcom），作者：李水青，36氪经授权发布。
