字节开源InfinityStar框架以32倍速挑战Sora范式
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前言
一、跳出“大染缸”：视频生成的两种哲学
二、核心创新之一：像“搭乐高”一样生成视频，而非“和面”
三、核心创新之二：“站在巨人肩膀上”的视觉分词器
四、核心创新之三：让Transformer更“专注”，避免“走神”
五、成果：质量、速度与通用性的统一
结语：视频生成的“GPT时刻”即将来临？
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前言
在过去两年，AI视频生成的世界几乎被一种名为“扩散”（Diffusion）的技术范式所统治。从OpenAI的Sora到腾讯的混元视频，这些模型通过“从噪点中恢复图像”的方式，为我们带来了前所未有的视觉奇观。但在这份惊艳的背后，隐藏着一个巨大的痛点：慢。
生成一段短短几秒的高清视频，往往需要数十分钟甚至更长的时间。这种“分钟级等待”极大地限制了AI视频技术的实时应用和商业化落地。我们似乎陷入了一个“质量”与“速度”不可兼得的困境。
然而，字节跳动最新发布并全面开源的InfinityStar框架，正试图打破这个僵局。它没有继续在扩散模型的道路上“内卷”，而是选择了一条一度被认为“质量稍逊”的“自回归”（AutoRegressive）路线，并将其推向了前所未有的高度。结果是惊人的：58秒生成5秒720p高清视频，速度比主流扩散模型快32倍，同时在业界公认的VBench评测中，以80亿参数战胜了130亿参数的顶级扩散模型HunyuanVideo。
这不仅仅是一次性能上的超越，更可能是一次技术路线的“变天”。InfinityStar是如何做到的？
一、跳出“大染缸”：视频生成的两种哲学
要理解InfinityStar的革命性，我们得先了解视频生成的两种主流“哲学”。
（1）扩散模型（Sora为代表）：像一位雕塑家，从一块混沌的“大理石”（随机噪点）开始，经过几十上百次的精雕细琢（去噪步骤），最终“恢复”出清晰的视频。这种方法效果好，细节丰富，但过程极其耗时。
（2）自回归模型（GPT为代表）：像一位作家写小说，一个词一个词（a token by a token）地顺序写下去。它预测下一个视觉“单词”，理论上只需要一次前向传播，速度快。但问题在于，如何确保写出来的“视觉小说”既精彩（高质量）又连贯（时序一致），一直是巨大的技术挑战。
过去，自回归模型在视频领域一直扮演着追赶者的角色。InfinityStar的出现，首次证明了这条路不仅走得通，而且可能走得更快、更远。
二、核心创新之一：像“搭乐高”一样生成视频，而非“和面”
传统视频生成模型（包括Sora）倾向于将视频视为一个时空混合的“大面团”，时间和空间信息被揉在一起处理。这种方式虽然直观，但模型需要同时理解“猫的毛发纹理”（空间信息）和“它奔跑的姿态”（时间信息），学习难度很大。
InfinityStar提出了一种截然不同的思路：时空金字塔模型（Spacetime Pyramid Model）。
这个名字听起来复杂，但原理却非常巧妙，更像是“搭乐高”：
（1）先搭好“底座”（静态外观）：模型首先将视频的第一帧作为一块特殊的“底座”，这个底座不包含运动信息，专门用来编码视频最核心的静态内容，比如场景布局、物体材质、颜色等。它就像一幅高质量的“照片”。
（2）再逐块添加“运动积木”（动态变化）：在“底座”的基础上，模型开始一块接一块地生成后续的“运动积木”（视频片段）。每一块积木都包含固定的时长（比如80帧），专门用来编码运动信息。
这种“时空分离”的设计，带来了几个巨大的好处：
（1）学习更简单：模型可以将学习任务解耦，专注于在第一步学好“画画”（空间外观），在后续步骤学好“拍电影”（时间运动），而不是混在一起学。
（2）长视频成为可能：由于是按片段一块一块地生成，理论上只要算力允许，就可以无限地“搭积木”，生成任意长度的视频。
（3）多任务统一：生成图片，就是只搭第一块“底座”；生成视频，就是多搭几块“运动积木”。同一个模型，无需任何修改，就能同时胜任文生图、文生视频、图生视频等多种任务。
实验证明，这种解耦设计的确优越。当研究团队尝试将时间和空间耦合在一起处理时，模型的VBench分数立刻下降，并且视频失去了大量纹理细节。
三、核心创新之二：“站在巨人肩膀上”的视觉分词器
自回归模型的基础，是需要一个高质量的“视觉分词器”（Visual Tokenizer），它的作用是将连续的视频像素，转换成像语言一样的离散“单词”（Token），交给Transformer处理。
但从零开始训练一个视频分词器，成本极高。一段5秒的720p视频会生成近10万个Token，计算量是图像的数十倍。
InfinityStar为此提出了一种极为高效的策略：知识继承（Knowledge Inheritance）。
与其让一个新模型从零开始学习如何理解视频，不如让它直接“继承”一位行业顶尖“老师傅”的功力。具体来说：
（1）团队选用了业界顶尖的、已经训练好的连续视频VAE（一种视频压缩编码器）作为基础。这个VAE已经具备了强大的视频理解和表示能力。
（2）然后，他们在这个VAE的编码器和解码器之间，巧妙地插入了一个量化器，将连续的特征“翻译”成离散的Token。
这种“站在巨人肩膀上”的方法，让分词器的训练收敛速度提升了3倍，重建质量也远超从零训练的方案，为整个模型的高性能奠定了坚实的基础。
四、核心创新之三：让Transformer更“专注”，避免“走神”
有了强大的分词器和架构，最后一步是优化核心的Transformer引擎，让它在处理超长视频序列时更高效。
标准的注意力机制，要求模型在生成新内容时，回顾所有历史信息。对于长视频来说，这意味着上下文会爆炸式增长，很快就会耗尽显存（OOM）。
InfinityStar为此设计了时空稀疏注意力（Spacetime Sparse Attention, SSA）。
这个机制可以用一个简单的比喻来理解：一个学生在学习一门很长的课程时，不需要在学每一章时都去重读前面所有的章节。他只需要回顾一下上一章的总结（最后一个尺度），就能很好地衔接知识。
通过这种方式，模型只关注最相关的历史信息，将计算复杂度从O(N²)成功降低到了O(N)，在一个161帧的视频生成任务中，实现了1.5倍的加速，同时显存占用降低了近30%，从根本上解决了长视频生成的显存瓶颈。
五、成果：质量、速度与通用性的统一
经过这一系列创新，InfinityStar交出了一份令人印象深刻的答卷：
（1）质量：在VBench基准上获得83.74分，超越了参数量更大的扩散模型HunyuanVideo。在与后者的人工双盲评测中，无论是在文本遵循度、视觉质量还是运动平滑度上，InfinityStar都全面领先。
（2）速度：在单张A100 GPU上，生成5秒720p视频仅需58秒，而顶尖扩散模型Wan 2.1需要1864秒（超过30分钟），实现了超过32倍的加速。
（3）通用性：同一个模型，无需任何微调，就能自然地支持文生图、文生视频、图生视频、视频续写等多种任务，展现了惊人的零样本泛化能力。
结语：视频生成的“GPT时刻”即将来临？
InfinityStar的出现，其意义远不止是发布了一款更快的视频模型。它更像是一次宣言：自回归这条在语言模型领域被GPT证明无比成功的道路，在视频生成领域同样拥有巨大的潜力。
它告诉我们，通过精巧的架构设计和系统性的工程优化，自回归模型完全可以在保持速度优势的同时，达到甚至超越扩散模型的生成质量。其开源的决定，更是为整个社区提供了一个强大的研究和应用基础，无疑将加速自回归视频生成技术生态的发展。
虽然目前模型在处理超高动态场景和超长交互时仍有局限，但它所指明的方向是清晰的。当视频生成的速度从“分钟级”迈入“秒级”，实时视频编辑、交互式内容生成、云端游戏渲染等过去遥不可及的应用场景，将真正变得触手可及。
扩散模型与自回归模型的路线之争，将推动整个AI视频生成技术更快地走向成熟。而由InfinityStar开启的这场“速度革命”，或许正在预示着，属于视频生成的“GPT时刻”，已经离我们不远了。
参考资料：
https://arxiv.org/pdf/2511.04675
https://github.com/FoundationVision/InfinityStar
https://huggingface.co/FoundationVision/InfinityStar
http://opensource.bytedance.com/discord/invite
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