Waver 1.0 ： 字节跳动推出的AI视频生成模型

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主要介绍

Waver 1.0是字节跳动于2025年8月推出的新一代AI视频生成模型，基于修正流Transformer架构，支持文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）和文本到图像（T2I）的生成，实现多模态任务在单一框架内的无缝切换。该模型以“一体化、高性能、高灵活度”为核心，覆盖2-10秒视频生成，最高支持1080p分辨率，擅长捕捉复杂运动并保持时间一致性，在第三方评估平台Artificial Analysis的T2V和I2V排行榜中均位列前三，性能达到行业顶尖水平。

功能特点

1. 全场景一体化生成：无需切换模型即可完成文本/图像到视频或图像的生成，满足多类型创作需求。
2. 高分辨率与灵活时长：支持1080p高清输出，视频长度覆盖2-10秒，适配短视频与中短内容生产。
3. 复杂运动精准建模：针对体育场景、角色运动等难点，实现运动幅度与时间一致性的双重优化，生成画面更真实。
4. 多镜头叙事能力：自动生成连贯镜头，保持核心主题、视觉风格和氛围的高度统一，避免“跳戏”。
5. 多样化艺术风格：支持极致现实、动画、黏土、毛绒等风格，满足创意多元化需求。

优缺点

优点：

• 性能领先：在权威榜单中超越多数开源模型，复杂运动场景表现优于主流商业解决方案。
• 易用性强：一体化架构降低创作门槛，用户无需切换工具即可完成多模态任务。
• 风格覆盖广：支持多种艺术风格，适应广告、动画、影视等不同场景需求。

缺点：

• 细节表现待优化：部分生成视频的视觉细节丰富度略有不足，画面可能显得平淡。
• 极端场景适应性弱：在超复杂或特定领域（如医学、高精度仿真）的表现力需进一步提升。

如何使用

1. 访问入口：通过项目官网http://www.waver.video/或GitHub仓库https://github.com/FoundationVision/Waver获取API或在线工具。
2. 核心操作：
   • 文本生成视频：输入描述性文本（如“一名男子在夜晚繁忙的城市街道上行走”），选择风格标签（如“吉卜力动画”），生成视频。
   • 图像生成视频：上传静态图片，添加动态描述（如“女孩微笑眨眼”），模型自动生成动画。
   • 文本生成图像：输入文本提示，直接生成对应图像。
3. 高级功能：支持多镜头叙事设置、分辨率调整（480p-1080p）及负提示优化（如排除“低清晰度”内容）。

框架技术原理

1. 混合流DiT架构：
   • 浅层双流处理：分别处理图像和视频的模态信息，保留模态特异性。
   • 深层单流融合：促进跨模态信息交互，提升模态对齐能力与训练收敛速度。
2. 级联精炼器（Cascade Refiner）：
   • 两阶段生成：先生成低分辨率视频（如480p），再通过级联精炼器上采样至1080p，修复瑕疵并提升清晰度。
   • 效率优化：采用窗口注意力机制，推理时间减少40%-60%。
3. 自适应提示引导（APG）：
   • 通过分解分类器引导（CFG）的更新项，缓解高CFG值导致的过饱和问题，提升视觉质量与文本对齐度。

创新点

1. 统一架构设计：首次在单一模型中集成T2V、I2V和T2I任务，重构内容创作流程。
2. 混合流DiT架构：结合双流与单流优势，平衡模态特异性与计算效率。
3. 高质量数据处理管线：利用多模态大模型（MLLM）评估视频质量，确保训练数据的高标准。
4. 推理优化技术：APG与模型融合策略显著提升生成效果，减少伪影并增强真实感。

评估标准

1. 权威榜单排名：在Artificial Analysis的T2V和I2V排行榜中均位列前三，证明其业界领先性能。
2. 人工评估指标：
   • 运动质量：复杂动作的捕捉准确性与时间一致性。
   • 视觉质量：画面清晰度、细节丰富度与风格匹配度。
   • 提示遵循性：生成内容与输入文本的契合程度。
3. 测试集覆盖：
   • Waver-Bench 1.0：包含304个样本，覆盖体育、日常、自然等场景。
   • Hermes运动测试集：针对32种体育活动设计，评估高难度运动生成能力。

应用领域

1. 广告营销：快速生成多形态营销素材，降低制作成本。
2. 影视娱乐：统一生成分镜与动态预览，加速创作流程。
3. 社交媒体：一键生成适合分享的短视频，吸引用户关注。
4. 动画制作：将静态图片转化为动画，支持角色驱动与特效生成。
5. 教育与培训：将教学内容转化为互动视频，提升学习体验。

项目地址

• 官网：http://www.waver.video/
• GitHub仓库：https://github.com/FoundationVision/Waver
• 技术论文：arXiv:2508.15761