Seaweed-7B – 视频生成领域的革新者
Seaweed-7B 是什么
Seaweed-7B 是字节跳动于 2025 年推出的视频生成基础大模型，拥有约 70 亿参数规模。它突破性地将文本、图像和音频等多模态输入转化为高质量视频内容，支持从 1280×720 分辨率实时生成到 2K 超分辨率输出。该模型采用创新的混合训练策略，在保持中等参数量的同时，通过架构优化实现与千亿参数模型相媲美的生成质量。
核心功能
- 文本到视频 ：依据文本描述生成相应视频，可处理复杂动作和场景，如输入 “落日余晖下的冲浪者”，能生成包含波浪动态、光影变化的 10 秒视频。
- 图像延展 ：以图像为第一帧，生成风格一致的视频，或指定起始帧和结束帧生成过渡视频，也支持上传产品静物图，生成 360° 展示动画，并可自定义摄像机运动轨迹。
- 音频同步 ：根据音频输入生成匹配的视频内容，确保口型和动作与语音节奏高度同步，适用于虚拟主播、配音视频等场景。
- 长镜头叙事 ：支持生成最长达 20 秒的单镜头视频，并可通过扩展技术生成最长一分钟的多镜头切换的复杂故事视频，保持角色、风格和环境的连续性。
- 实时交互 ：在游戏引擎中实时生成 NPC 对话动画等实时交互视频，延迟低于 200ms，为互动娱乐等场景提供支持。
- 高分辨率及超分辨率支持 ：可生成高达 1280×720 分辨率的视频，并可进一步上采样至 2K QHD 分辨率，满足不同场景对视频清晰度的需求。
- 相机控制与世界探索 ：提供定义轨迹的精确相机控制功能，支持交互式世界探索，可通过设定镜头角度，生成高度一致且动态丰富的视频。
技术原理
- Diffusion Transformer（DiT）架构 ：在 VAE 的潜在空间中逐步生成视频内容，通过去噪过程创造高质量视频。利用混合流结构结合全注意力与窗口注意力机制，以提高训练效率和生成质量，并通过多模态旋转位置编码（MM-RoPE）增强文本与视频间位置数据的融合。
- 变分自编码器（VAE） ：将视频数据压缩至低维潜在空间，并从中重建原始视频。采用因果 3D 卷积架构，实现图像与视频的统一编码，有效避免边界闪烁现象，同时通过混合分辨率训练提升高分辨率视频的重建质量。
- 多阶段训练策略 ：从低分辨率图像逐步过渡至高分辨率视频，包括预训练阶段和后训练阶段，优化 GPU 资源分配，提高模型性能。
- 优化技术 ：采用多级激活检查点（MLAC）减少 GPU 内存占用和计算开销，融合 CUDA 内核优化 I/O 操作，提高训练和推理效率。扩散蒸馏技术则减少生成所需的函数评估次数（NFE），加速推理过程。
支持平台
Seaweed-7B 支持以下平台：
- 操作系统 ：Linux、Windows、macOS。
- 编程语言 ：Python。
- 深度学习框架 ：PyTorch、TensorFlow。
团队介绍
Seaweed-7B 由字节跳动的 Seed 团队开发。字节跳动在人工智能领域投入巨大，其 AI Lab 等团队在自然语言处理、计算机视觉等方面均有深入研究和丰富的实践经验，为 Seaweed-7B 的研发提供了坚实的技术支持和人才保障，使其在视频生成领域取得了显著成果。
项目资源
- 项目官网 ：https://seaweed.video/
- 技术论文 ：https://seaweed.video/seaweed.pdf
- 项目源码 ：https://github.com/Seaweed-7B/Seaweed-7B
业务场景
- 影视制作 ：为影视创作者提供高效的分镜脚本预览和创意探索工具，加速前期创意迭代；辅助中小成本制作和短剧创作，降低制作成本；生成虚拟角色与特效场景，拓展创作题材与叙事手法；实现快速剪辑预览与自动化粗剪，提升制作效率。
- 广告营销 ：快速生成产品外观、功能、使用场景等视频素材，满足多样化营销需求；支持品牌故事创作，提升品牌传播力和影响力；实现个性化广告定制，提高广告效果和投资回报率。
- 虚拟数字人 ：与数字人技术结合，快速生成口型、动作匹配的视频内容，降低数字人运营成本；打造具有独特风格和技能的数字人 IP，提升数字人内容质量和吸引力。
- 游戏开发 ：实时生成 NPC 对话动画，节省人力成本和开发时间；辅助生成游戏过场动画与剧情视频，提升游戏故事性与沉浸感；构建虚拟游戏世界，增强玩家互动体验。
- 在线教育 ：将知识要点转化为生动视频，丰富教学资源；创建虚拟教师与教育场景，提供个性化学习体验；生成实验演示与 3D 模型视频，助力复杂知识讲解。
- 创意设计 ：为创意工作者提供灵感激发工具，快速将创意想法转化为视频；辅助设计概念验证，降低试错成本；生成视觉效果与动画元素，提升创意设计质量。