Helios: Mô hình AI video thời gian thực 14B chạy trên phần cứng tiêu dùng

Tại sao Helios lại quan trọng

Hầu hết các mô hình video AI buộc bạn phải lựa chọn: chất lượng hoặc tốc độ. Các mô hình lớn như Veo 3.1 hoặc Runway Gen-4.5 tạo ra kết quả tuyệt vời, nhưng chúng chạy trên các cụm đám mây và tính phí theo giây. Các mô hình nhỏ hơn vừa với GPU tiêu dùng nhưng tạo ra kết quả yếu hơn rõ rệt. Helios từ chối lựa chọn đó.

Hiểu biết chính: Helios là một mô hình khuếch tán tự hồi quy tạo ra video khung hình một cách theo luồng, thay vì khử nhiễu một video hoàn chỉnh cùng một lúc. Điều này có nghĩa là nó có thể bắt đầu xuất ra các khung hình ngay lập tức trong khi vẫn tạo ra phần còn lại. Không cần chờ đợi một đoạn hoàn chỉnh hiển thị.

Nó hoạt động như thế nào

Các mô hình khuếch tán truyền thống xử lý toàn bộ video cùng một lúc. Bạn gửi một lời nhắc, chờ đợi vài phút, và nhận được một đoạn hoàn chỉnh. Helios có một cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau.

Mô hình sử dụng cơ chế chú ý thời gian hai chiều cho phép mỗi khung hình mới tham chiếu cả bối cảnh quá khứ và tương lai trong một cửa sổ trượt. Điều này ngăn chặn sự trôi chất lượng thường xuyên làm tổn hại các mô hình video tự hồi quy, trong đó các khung hình sau này dần dần mất sự nhất quán với những khung hình trước đó.

Khía cạnh phần cứng tiêu dùng

Đây là nơi mọi thứ trở nên thực tế. Với tách nhóm, Helios có thể chạy trên phần cứng có khoảng 6GB VRAM. Điều đó đặt nó chính xác trong vùng RTX 4060 Ti, thẻ này có giá khoảng $400.

So sánh với tạo dựa trên đám mây:

Sự đánh đổi với GPU tiêu dùng là tốc độ. Trên RTX 4060 Ti, bạn sẽ không đạt 19,5 FPS. Dự kiến gần 2-3 FPS, điều đó vẫn có nghĩa là video 60 giây hoàn thành trong dưới 10 phút. Đối với tạo cục bộ, riêng tư, không giới hạn, đó là điều hấp dẫn.

Điểm chuẩn hỗ trợ những tuyên bố

Helios không chỉ tuyên bố hiệu suất thời gian thực. Nó ghi điểm cạnh tranh trên các điểm chuẩn chất lượng video tiêu chuẩn.

Nhóm nghiên cứu, một sự hợp tác giữa Đại học Bắc Kinh, ByteDance và Canva, đã kiểm tra cụ thể đối với:

• CogVideoX (13B tham số): Helios phù hợp với chất lượng ở tốc độ tạo nhanh gấp 5-10 lần
• Pyramid Flow (đường cơ sở tự hồi quy): Helios tạo ra kết quả nhất quán theo thời gian hơn
• Open-Sora v1.2: Helios tạo ra các đoạn dài hơn, mạch lạc hơn

Sự so sánh quan trọng là với các mô hình trong phạm vi 1-2B tham số, như LTX-2 và các biến thể CogVideo nhỏ hơn. Helios chạy ở tốc độ tương tự trong khi tạo ra kết quả trông giống như nó đến từ một mô hình lớn hơn nhiều.

Những gì bạn thực sự có thể làm với nó

Helios không phải là một sự tò mò nghiên cứu. Nó là một công cụ thực tế mà bạn có thể cài đặt và chạy hôm nay.

• ✓Tạo video từ văn bản dài tới 60 giây
• ✓Hoạt ảnh hình ảnh-video từ một khung hình tham chiếu
• ✓Xuất luồng thời gian thực (bắt đầu xem khi đang tạo)
• ✓Giấy phép Apache 2.0 (cho phép sử dụng thương mại)
• ✓Tách nhóm cho hỗ trợ GPU tiêu dùng

Giấy phép Apache 2.0 rất quan trọng. Không giống như nhiều mô hình trọng lượng mở hạn chế sử dụng thương mại, Helios cho phép một cách rõ ràng. Điều này mở cửa cho các nhà phát triển độc lập, các studio nhỏ và các công ty khởi nghiệp để xây dựng các sản phẩm trên mô hình mà không có phí cấp phép.

Bức tranh lớn hơn

Helios thay đổi cách chúng tôi tiếp cận khả năng truy cập video AI. Thế hệ trước các mô hình video "mở" yêu cầu phần cứng cấp doanh nghiệp hoặc tạo ra kết quả trông rõ rệt tệ hơn so với các mô hình tương ứng trên đám mây.

Đối với những chuyên gia tạo ra hàng trăm lần lặp lại mỗi dự án, kinh tế học thay đổi đáng kể. GPU $400 tự trả tiền sau khoảng 200-300 lần tạo đám mây. Đối với các nhóm thử nghiệm video AI trong các sản phẩm, bản chất không giới hạn của tạo cục bộ loại bỏ sự do dự để thử nghiệm.

Chúng tôi đã bao gồm hệ sinh thái tạo cục bộ đang phát triển trong hướng dẫn của chúng tôi để chạy video AI cục bộ, và Helios phù hợp trực tiếp vào quy trình công việc đó. Nó cũng dựa trên bước ngoặt tạo thời gian thực mà chúng tôi đã viết với TurboDiffusion, đưa khái niệm xa hơn với một mô hình lớn hơn nhiều.

Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo

Nhóm Helios đã gợi ý về công việc tiếp theo trên tạo âm thanh hình ảnh và khả năng kiểm soát tương tác. Nếu các lợi ích hiệu suất tương tự áp dụng, chúng tôi có thể thấy tạo video thời gian thực, có thể kiểm soát, bao gồm âm thanh trên phần cứng tiêu dùng vào cuối năm 2026.

Hiện tại, Helios có sẵn trên GitHub dưới Apache 2.0. Nếu bạn có GPU NVIDIA với 6GB+ VRAM và muốn thử nghiệm tạo video AI cục bộ thực sự cạnh tranh, đây là điểm vào mạnh nhất có sẵn.