MAGI-1：重新定义视频创作的开源 AI 大模型

一、MAGI-1 是什么

MAGI-1 由 Sand AI 开发，是全球首个自回归视频生成大模型，采用创新架构和算法，能根据输入图像和文本生成流畅自然的视频，支持无限扩展和实时编辑，是视频创作领域的重大突破。

二、核心功能

• 自回归视频块生成：预测连续视频块，确保流畅高效生成。
• 多模型版本：有 24B 和 4.5B 参数版本，满足不同性能需求。
• 高级时间建模：用因果注意力机制，稳定生成长视频。
• 视频扩展功能：基于现有视频或用户上传内容自动生成更长片段，无需手动拼接。
• 高质量运动和场景转换：实现自然运动和流畅场景变化，提升视觉体验。
• 图像到视频转换：用户上传图像并输入提示语，自动生成高质量视频，简化制作流程，降低技术门槛。
• 无限视频扩展：突破传统限制，生成无缝全长视频。
• 精准时间线控制：实现秒级时间轴精准控制，方便用户精细调整画面内容。
• 高效视频生成：短时间内完成高质量视频生成，如 5 秒视频仅需 3 秒，1 分钟视频 1 分钟内可完成。
• 高保真输出：原生分辨率 1440x2568，动作流畅、细节逼真。
• 可控生成：通过分块提示，支持平滑场景过渡和细粒度文本驱动控制。
• 物理行为预测：生成符合物理规律的动作和场景，适合复杂动态场景生成。
• 实时部署与灵活推理：支持实时流式视频生成，适配多种硬件配置。

三、技术原理

• 自回归去噪算法：将视频划分为固定长度片段（每块 24 帧），逐块去噪处理，当前一个片段达到一定去噪水平后，开始生成下一个片段，流水线设计最多可同时处理四个片段，提升生成效率。
• 基于 Transformer 的 VAE：使用基于 Transformer 架构的变分自编码器，实现 8 倍空间压缩和 4 倍时间压缩，解码速度快，重建质量高。
• 扩散模型架构：基于 Diffusion Transformer 构建，融入块因果注意力、并行注意力块、QK-Norm 和 GQA、三明治归一化、SwiGLU 和 Softcap Modulation 等创新技术，提高大规模训练效率和稳定性。
• 蒸馏算法：采用高效蒸馏方法，训练基于速度的模型，支持不同推理预算，通过强制执行自一致性约束，使模型在多个步长范围内逼近流匹配轨迹，实现高效推理。

四、支持平台

MAGI-1 支持多种操作系统和硬件配置，包括 Windows、Linux 等主流操作系统，以及从高端 GPU 到消费级显卡等多种硬件。其 24B 参数版本需 8 张 H100 GPU 进行训练，未来 4.5B 版本将适配单张 RTX 4090 GPU，降低使用门槛。此外，还支持 Docker 部署。

五、团队介绍

MAGI-1 由 Sand AI 团队开发，其创始人曹越是马尔奖和清华特奖得主，在人工智能领域有着深厚的学术背景和丰富的研发经验。团队成员在深度学习、计算机视觉等方面专业能力强，能攻克技术难题，推动 MAGI-1 的研发和创新。

六、项目资源

• 官网：https://magi-1.ai/zh
• 源码：https://github.com/SandAI-org/MAGI-1
• 技术论文：https://static.magi.world/static/files/MAGI_1.pdf

七、业务场景

• 影视制作：可快速生成高质量视频素材，降低制作成本，提升创作效率，如特效场景、复杂动画制作等，其无限扩展功能适合长篇叙事作品。
• 游戏开发：用于动态背景生成和实时渲染，提升画面表现力和沉浸感。
• 广告营销：快速生成吸引人的广告视频，助力品牌推广。
• 教育培训：制作生动直观的教学视频，增强教学效果。
• 艺术创作：为艺术家提供创意工具，实现复杂动态视觉表达。
• 视频直播：实时生成特效视频，丰富直播内容。
• 社交媒体：帮助用户轻松创作短视频，提升内容吸引力。