Seaweed-7B：字节跳动推出的视频生成基础模型

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Seaweed-7B简介

Seaweed-7B是由字节跳动公司开发的一款视频生成基础模型，拥有约70亿参数。该模型由字节跳动的研究团队精心打造，旨在以较低的计算成本实现高效的视频生成。通过创新的架构设计和优化策略，Seaweed-7B在多种视频生成任务中展现出与大型模型相媲美甚至超越的性能，同时显著降低了训练和推理所需的资源消耗。开发团队通过精心的数据处理、高效的模型架构以及先进的训练策略，使Seaweed-7B在图像到视频、文本到视频等多种任务中表现出色，为视频生成领域提供了一种高效且成本效益高的解决方案。

Seaweed-7B主要功能

视频生成：
- 文本到视频（Text-to-Video）：根据文本提示生成高质量的视频内容。
- 图像到视频（Image-to-Video）：以图像为基础，生成与图像内容相关的视频。
- 视频到视频（Video-to-Video）：对输入视频进行扩展或修改，生成新的视频内容。
- 长视频生成：通过长上下文调整（Long-Context Tuning, LCT）技术，生成更长的视频片段。
- 实时生成：通过对抗性后训练（Adversarial Post-Training, APT）技术，实现实时视频生成。
多模态生成：
- 视频与音频联合生成：根据视频内容生成与之匹配的音频，增强视听体验。
- 多主体一致生成：生成包含多个主体（如人物、动物、物体）的视频，确保主体之间的互动自然。
视频编辑与增强：
- 视频过渡：生成两个输入帧之间的平滑过渡视频。
- 视频修复与超分辨率：对低分辨率或损坏的视频进行修复和超分辨率处理。
可控生成：
- 相机控制生成：支持多种相机运动（如平移、旋转、缩放）的视频生成。
- 风格化生成：根据用户指定的风格（如复古、电影、卡通）生成视频。
下游任务适配：
- 轻量级微调（Lightweight Fine-Tuning）：通过少量数据微调，适应特定的下游任务。
- 零样本生成（Zero-Shot Generation）：无需额外训练即可生成多种类型的视频内容。

Seaweed-7B技术原理

变分自编码器（VAE）：
- 高效压缩与重建：通过因果3D卷积架构，将视频数据压缩到潜在空间，并在解码时重建原始视频。
- 混合分辨率训练：在不同分辨率的数据上进行训练，提高模型对高分辨率内容的重建能力。
- 压缩比优化：通过调整压缩比，平衡压缩效率和重建质量。
扩散变换器（DiT）：
- 混合流结构（Hybrid-Stream）：结合双流架构和参数共享，提高参数效率和训练速度。
- 全注意力与窗口注意力：在资源受限的情况下，通过窗口注意力机制优化计算效率，同时在充分资源下使用全注意力以提高生成质量。
- 多模态位置嵌入（MM-RoPE）：通过3D位置嵌入和多模态融合，增强视频生成中的位置信息。
多阶段训练策略：
- 预训练（Pre-Training）：从低分辨率图像开始，逐步过渡到高分辨率图像和视频，建立文本与视觉概念的对齐。
- 监督微调（SFT）：通过高质量的标注数据进行微调，提升生成视频的视觉质量。
- 基于人类反馈的强化学习（RLHF）：通过人类标注的偏好数据，优化生成视频的运动一致性和结构连贯性。
推理优化：
- 扩散蒸馏（Diffusion Distillation）：通过减少函数评估次数（NFE），加速模型推理。
- VAE优化：通过因果分块和多GPU流水线，降低推理时的内存消耗并提高速度。
- 重述器（Rephraser）：通过重述输入提示，提升生成视频的视觉美感和风格一致性。
基础设施优化：
- 并行化策略：通过数据并行、上下文并行和模型分片，支持长上下文视频的分布式训练。
- 运行时平衡（Runtime Balance）：通过动态负载均衡，优化联合图像和视频训练的效率。
- 多级激活检查点（MLAC）：通过多级存储空间保存中间激活，减少GPU内存占用和重计算开销。