Seaweed APT

Seaweed APT概述

Seaweed APT是由字节跳动开发的一种对抗性后训练模型，专注于图像和视频的高效生成。该模型基于预训练的扩散模型，并通过在真实数据上进行对抗性训练，实现了高质量的单步生成能力。与传统方法不同，Seaweed APT不依赖预训练模型作为教师，而是直接优化生成过程，从而提升了生成结果的视觉保真度和结构完整性。该技术引入了多项创新，包括确定性蒸馏初始化、增强判别器架构以及近似R1正则化，以提高训练稳定性和生成质量。

Seaweed APT的核心功能

• 单步高质量图像生成：支持生成1024px分辨率的图像，在视觉保真度、细节表现和结构完整性方面达到多步扩散模型的水平。
• 高分辨率视频生成：实现1280×720、24fps、2秒时长的视频生成，显著提升视频生成效率。
• 实时处理能力：在单个H100 GPU上，可在6.03秒内完成2秒视频的生成；采用8个H100 GPU并行处理，可实现实时生成。
• 超越传统模型：通过直接在真实数据上进行对抗性训练，避免了预计算样本的成本，提升了生成结果的真实感和细节表现。

Seaweed APT的技术原理

• 预训练扩散模型初始化：使用预训练的扩散变换器（DiT）作为起点，降低计算成本，并在多个评估指标上优于预训练模型。
• 对抗性训练机制：基于真实数据进行训练，提升生成结果的真实性与一致性。
• 生成器设计：采用确定性蒸馏初始化策略，结合离散时间一致性蒸馏和均方误差损失，优化单步生成性能。
• 判别器架构：基于预训练扩散网络构建，包含36层Transformer块，具备强大的判别能力。
• 近似R1正则化：为解决大规模模型中的梯度计算问题，提出了一种高效的近似方法。
• 训练流程：先进行图像训练，再扩展至视频生成，利用大量H100 GPU和梯度累积提升训练稳定性。

项目资源

• 项目官网：https://seaweed-apt.com
• arXiv论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08316

应用领域

• 视频广告制作：快速生成风格多样、高质量的视频内容，提升广告制作效率。
• 影视创作：辅助生成特定风格的视频片段，丰富内容表达。
• 社交媒体内容：生成个性化图像和视频，提升用户互动与内容吸引力。
• 游戏开发：加速角色、场景等素材的生成过程。
• 教育与培训：生成高质量教学视频，提升学习效果。