OVBU-多模态视频实时生成研究

【课题背景】随着生成模型的发展，多模态视频实时生成已成为下一阶段视频大模型落地的关键方向。在直播、虚拟人、AI短片创作、实时特效、互动娱乐等场景中，实时性已成为制约其落地应用的关键瓶颈。本课题聚焦于多模态视频实时生成技术，旨在突破视频生成的实时性与生成质量之间的平衡瓶颈。

【课题挑战】多模态视频实时生成的核心挑战在于：一是如何在保证画面质量、语义一致性和时序连贯性的前提下，大幅降低生成延迟与推理成本；二是如何设计适配实时场景的模型架构与生成机制，实现文本、图像、音频、动作等多模态条件的高效融合；三是如何解决长时序流式生成中的误差累积、内容漂移和身份/场景一致性问题，从而支持稳定、可控、连续的视频输出。

【具体工作】研究方向包括

1. 01

   高效实时视频生成推理架构: 研究并设计多模态视频生成模型结构，结合模型蒸馏、量化、缓存处理等技术，在保证生成质量的前提下大幅降低推理延迟;

2. 02

   多模态实时信息融合: 构建文本、图像、语音等多模态信息的实时编码与融合机制，支持实时交互式内容创作;

3. 03

   细粒度控制与时空一致性建模：提升实时视频生成中的细粒度控制与时空一致性建模能力，实现对人物、动作、镜头和场景的稳定控制。 通过本课题的研究，实现B端和C端的实时视频生成体验质量的跃升，推动多模态视频生成技术从“离线创作”向“实时交互”的跨越。

1. 01

   具备较强的学习能力、清晰的逻辑思维能力和出色的沟通能力，有强烈的好奇心

2. 02

   具有扎实的计算机视觉和机器学习算法基础，有图像、音视频生成和编辑方向顶级论文者优先

3. 03

   具有蒸馏，实时视频生成，自回归生成等研究经验优先，