2024年12月17日 - 图森未来今日正式发布“Ruyi” - 图生视频大模型，并将Ruyi-Mini-7B版本正式开源，用户可以从huggingface上下载使用。我们希望通过开源模式，让更多AIGC爱好者和社区成员能够自由体验。“Ruyi”专为在消费级显卡（例如 RTX 4090）上运行而设计, 并提供详尽的部署说明和 ComfyUI 工作流，以便用户能够快速上手。
关于Ruyi：
Ruyi是图森未来正式发布的第一款“图生视频”模型。凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，Ruyi大模型将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。
卓越特性
多分辨率、多时长生成
Ruyi支持最小384*384，最大1024*1024分辨率，任意长宽比，最长120帧/5秒的视频生成。
首帧、首尾帧控制生成
Ruyi可以支持最多5个起始帧、最多5个结束帧基础上的视频生成，通过循环叠加可以生成任意长度的视频。
运动幅度控制
Ruyi提供了4档运动幅度控制，方便用户对整体画面的变化程度进行控制。
镜头控制
Ruyi提供了上、下、左、右、静止共5种镜头控制。
技术概览
模型架构
Ruyi是一个基于DiT架构的图生视频模型，它由两部分构成：一个Casual VAE模块负责视频数据的压缩和解压，一个Diffusion Transformer负责压缩后的视频生成。其中Casual VAE模块会将空间分辨率压缩至1/8，时间分辨率压缩至1/4，压缩后每个像素由16位的BF16进行表示。DiT部分使用3D full attention，在空间上使用2D RoPE进行位置编码，时间上使用sin_cos进行位置编码，最终的loss选用了DDPM进行训练。模型的总参数量约为7.1B，使用了约200M个视频片段进行训练。
训练数据和方式
整个训练分为了4个阶段：
在第一阶段我们使用约200M的视频数据+30M图片数据进行256分辨率的预训练，训练batch size为4096，共训练350k个iteration至充分收敛。
第二阶段使用了约60M的视频数据进行384-512分辨率的多尺度微调训练，训练batch size为1024，共训练了60k个iteration。
第三阶段使用了约20M的高质量视频数据和8M的高质量图片进行384-1024分辨率的多尺度微调，训练batch size根据显存大小进行动态调整，共训练约10k个iteration。
第四阶段使用了10M的精选高质量视频数据进行了图生视频的训练，训练batch size为1024，共训练约10k个iteration。
输入格式和生成长度/模式
Ruyi需要用户提供一张图片作为输入，并可以选择输出时长、输出分辨率、运动幅度和镜头移动方向等选项，如意会根据输入的图像输出一个不超过5秒的视频。
现存缺陷
Ruyi目前仍然存在手部畸形、多人时面部细节崩坏、不可控转场等问题，我们正在改进这些缺点，在日后的更新中对它们进行修复。
下一步计划
随着AIGC领域竞争的日益激烈，图森未来认为: 最佳应用场景是孵化生成式AI工具的原动力。公司致力于利用大模型降低动漫和游戏内容的开发周期和开发成本。因此，Ruyi将持续聚焦在如何真正解决行业痛点。
本次发布的Ruyi大模型，已经可以实现输入关键帧后，生成之后5秒的内容，或输入两个关键帧，由模型生成中间的过渡内容，降低开发周期。未来将持续深耕场景需求，在此基础上实现直接生成CUT的突破。在下一次的发布中，我们将同时发布两个版本，为不同需求的创作者提供更加灵活的选择。
我们欢迎开发者持续探索Ruyi的能力，利用Ruyi开发出更多更好的应用。
