Difusi Selari: Memecahkan Penghalang 5-Minit untuk Video AI
Penjanaan video AI terhad kepada saat. Difusi selari mendorong ke arah minit. Kami menelusuri seni bina di sebalik video bentuk panjang dan mengapa ini penting untuk pencipta.

Kebanyakan penjana video AI terputus selepas 10 saat. Itu had teknikal, bukan pilihan produk. Difusi selari sedang mengubahnya, membolehkan penjanaan bentuk panjang yang boleh menjangkau 5 minit atau lebih tanpa kehilangan koheren.
Masalah Panjang
Mengapa video AI begitu pendek? Jawapan teknikal melibatkan memori, pengiraan, dan koheren:
Kekangan Memori: Setiap bingkai video memerlukan memori GPU. Video 10 saat pada 24fps = 240 bingkai. Video 5 minit = 7,200 bingkai. Memori GPU tidak berskala secara linear dengan tempoh.
Kos Pengiraan: Model difusi melakukan berbilang laluan penyahhingaran. Lebih banyak bingkai = lebih banyak pengiraan secara eksponen.
Kehilangan Koheren: Lebih lama video, lebih sukar mengekalkan konsistensi visual. Watak berubah penampilan. Adegan beranjak secara halus. Koheren temporal runtuh.
Penyelesaian Selari
Difusi selari menangani ini dengan memecahkan masalah secara berbeza:
# Difusi tradisional: berjujukan
def traditional_generate(prompt, num_frames=240):
# Jana semua bingkai secara berurutan
video = []
for i in range(num_frames):
frame = model.generate_next(prompt, video)
video.append(frame) # Ralat terkumpul
return video
# Difusi selari: bersegmen
def parallel_generate(prompt, num_frames=7200, segment_size=240):
segments = []
# Jana segmen secara selari
for i in range(0, num_frames, segment_size):
# Setiap segmen dikondisikan pada sempadan jiran
segment = model.generate_segment(
prompt,
start_frame=i,
end_frame=min(i + segment_size, num_frames),
left_boundary=segments[-1] if segments else None,
right_boundary=None # Dihalusi kemudian
)
segments.append(segment)
# Gabungkan segmen dengan pelarasan sempadan
return blend_segments(segments)Wawasan utama: jana segmen pendek secara selari, kemudian gabungkannya dengan peralihan yang dipelajari. Ini mengelakkan memori dan pengumpulan ralat penjanaan berjujukan.
Inovasi Teknikal
Seni Bina Kekangan Dwiarah
Setiap segmen belajar menghormati kedua-dua apa yang datang sebelumnya dan apa yang datang selepasnya. Ini mencipta konsistensi global walaupun penjanaan tempatan.
Kekangan Dua Hala
Segmen awal menghalang hanyutan kemudian. Segmen kemudian mempengaruhi keputusan awal melalui laluan pengoptimuman.
Perhatian Temporal Hierarki
Daripada menghadiri setiap bingkai (O(n²)), perhatian hierarki menghadiri pada berbilang skala masa: bingkai terdekat, bingkai kunci, dan wakil segmen.
Perhatian Berbilang Skala
Butiran halus dalam bingkai terdekat, koheren kasar merentasi seluruh video.
Mengapa Ini Penting untuk Pencipta
Had 10 saat tidak menjengkelkan. Ia adalah tembok kreatif. Pertimbangkan apa yang anda tidak boleh buat dalam 10 saat:
- āAdegan perbualan lengkap
- āUrutan naratif dengan permulaan, pertengahan, pengakhiran
- āDemonstrasi produk dengan berbilang ciri
- āVideo penjelasan pendidikan
- āMomen emosi dengan penumpukan yang betul
Video 5 minit mengubah semua itu. Tiba-tiba video AI berguna untuk:
- āVideo muzik pendek
- āFilem pendek naratif
- āKandungan pemasaran lengkap
- āTutorial pendidikan
- āPrototaip dan pratonton
Keadaan Semasa
Beberapa pasukan sedang mengerjakan penjanaan bentuk panjang:
| Pasukan/Model | Pendekatan | Tempoh Semasa | Status |
|---|---|---|---|
| CraftStory | Difusi dwiarah | 5 minit | Penyelidikan |
| Runway | Pengoptimuman proprietari | 60 saat | Pengeluaran |
| OpenAI Sora 2 | Tidak didedahkan | 60 saat | Pengeluaran |
| Makmal akademik | Pelbagai selari | 2-5 minit | Penyelidikan |
Perhatikan jurang antara penyelidikan (5 minit) dan pengeluaran (60 saat). Teknik tersebut wujud tetapi belum lagi pengeluaran yang teguh. Jangkakan jurang ini ditutup sepanjang 2026.
Pertukaran Teknikal
Difusi selari bukan percuma. Ia melibatkan pertukaran:
- Penjanaan lebih panjang secara dramatik
- Pecutan selari merentasi GPU
- Penumpukan ralat yang dikurangkan
- Koheren global lebih baik
- Kerumitan penggabungan di sempadan segmen
- Keperluan memori untuk menyimpan berbilang segmen
- Kos latihan untuk mempelajari peralihan yang baik
- Artifak mungkin di titik gabungan
Sempadan segmen adalah di mana sihir dan masalah hidup. Gabungan yang baik mencipta aliran yang lancar. Gabungan yang buruk mencipta "lompatan" yang boleh dilihat di mana segmen bercantum.
Implikasi untuk Pemanjangan Video
Bagi platform yang fokus pada memanjangkan video sedia ada, difusi selari menawarkan perspektif baharu:
Daripada berfikir "tambah lebih banyak bingkai pada akhir," fikirkan "jana segmen masa depan dengan kekangan dari segmen semasa." Ini memelihara koheren lebih baik daripada pemanjangan berjujukan tulen.
# Pemanjangan dengan kekangan
def extend_with_constraints(existing_video, extension_length):
# Ekstrak bingkai akhir sebagai kekangan
boundary_frames = existing_video[-48:] # 2 saat terakhir
# Jana sambungan yang dikekang oleh sempadan
extension = parallel_model.generate(
prompt=infer_continuation_prompt(existing_video),
left_boundary=boundary_frames,
duration=extension_length
)
return blend(existing_video, extension)Garis Masa Praktikal
Bila anda boleh menjangkakan penjanaan 5 minit dalam pengeluaran?
10-60 Saat
Model semasa menyokong sehingga 60 saat dalam pengeluaran
2-3 Minit
Jangkakan model pertama mencapai berbilang minit dalam pengeluaran
5+ Minit
Penjanaan bentuk panjang menjadi standard
10-30 Minit
Video pendek pendidikan/pemasaran menjadi boleh dilaksanakan
Apa yang Boleh Anda Lakukan Sekarang
Walaupun menunggu penjanaan lebih panjang:
-
Kuasai pendekatan modular. Belajar mencipta video dari segmen pendek yang disambungkan dengan baik.
-
Fahami titik peralihan. Di mana potongan semula jadi dalam naratif anda? Ini menjadi sempadan segmen.
-
Bina perpustakaan prompt. Prompt koheren merentasi segmen adalah kunci kepada koheren visual merentasi segmen.
-
Eksperimen dengan pemanjangan. Alat pemanjangan video semasa adalah pratonton bagaimana penjanaan selari masa depan akan berfungsi.
Jurang antara demo penyelidikan dan alat pengeluaran yang boleh dipercayai adalah nyata. Teknik ini wujud, tetapi membuat mereka teguh untuk jutaan pengguna mengambil masa. Bersabar tentang garis masa sambil bersedia untuk masa depan.
Kesimpulan
Penghalang 5 minit bukan had asas. Ia adalah cabaran kejuruteraan yang sedang diselesaikan. Difusi selari mewakili pendekatan paling menjanjikan: memecahkan masalah kepada segmen yang boleh diurus, menyelesaikannya secara selari, dan menggabungkan dengan teliti.
Bagi pencipta, mesejnya jelas: bentuk panjang akan datang. Mulakan berfikir dalam minit, bukan saat. Kemungkinan kreatif berkembang secara dramatik apabila anda tidak lagi dibatasi oleh kekangan masa yang sewenang-wenangnya.
Era klip pendek sedang berakhir. Era naratif semakin hampir. Bersedia untuk menceritakan kisah yang lebih panjang.
Adakah artikel ini membantu?

Alexis
Jurutera AIJurutera AI dari Lausanne yang menggabungkan kedalaman penyelidikan dengan inovasi praktikal. Membahagikan masa antara seni bina model dan puncak alpine.
Artikel Berkaitan
Teruskan penerokaan dengan siaran berkaitan ini

Konsistensi Watak dalam Video AI: Bagaimana Model Belajar Mengingat Wajah
Pendalaman teknikal ke dalam inovasi seni bina yang membolehkan model video AI mengekalkan identiti watak merentasi rakaman, daripada mekanisme perhatian kepada embeddings pemeliharaan identiti.

CraftStory: Bagaimana Video AI 5 Minit Menjadi Mungkin
Penyelidik membongkar CraftStory, sistem yang menjana video AI koheren sepanjang 5 minit menggunakan difusi dwiarah. Kami mendalami cara ia berfungsi dan apa maksudnya untuk pencipta.

Diffusion Transformers: Seni Bina yang Merevolusikan Penjanaan Video pada 2025
Mendalami bagaimana penggabungan model difusi dan transformer telah mencipta anjakan paradigma dalam penjanaan video AI, meneroka inovasi teknikal di sebalik Sora, Veo 3, dan model terobosan lain.