这项由以色列Lightricks公司研究团队开发的突破性研究😜发表于2024年12月30日，论文标题为《LTX-Video😊: Realtime Video Latent Diffus😉ion》。该研究的主要作者包括Yoav HaCohen、Ni🌟san Chiprut、Benny Brazowski等十多👍位研究人员。感兴趣的读者可以通过论文的arXiv编号2501🤯.00103v1以及GitHub开源地址https://gi😘thub.com/Lightricks/LTX-Video获😘取完整的研究资料和代码。 想象一下，如果有一个神奇的画😘师，你只需要用几句话描述一个场景，他就能在短短2秒钟内为你绘🥳制出一段长达5秒的精美动画片。更神奇的是，这个画师不仅能凭空😆创作，还能根据你提供的一张静态图片，让图片中的人物和场景动起😊来，仿佛被施了魔法一般。这听起来像是科幻电影里的情节，但Li😴ghtricks公司的研究团队却把它变成了现实。 他们😂开发的LTX-Video模型就像是这样一位超级画师，能够以前😘所未有的速度生成高质量视频。这个模型最令人惊叹的地方在于它的😁速度——在一台高性能GPU上，它能够在2秒内生成一段5秒钟、❤️分辨率为768×512像素、每秒24帧的视频。这意味着它生成😁视频的速度比播放视频的速度还要快，真正实现了"实时生成"的突😢破。 更重要的是，这项研究采用了一种全新的设计理念，就😜像是重新设计了整个绘画工作室的布局和流程。传统的视频生成模型😘通常将压缩工具和绘画工具分开使用，而LTX-Video团队则😎将这两个工具巧妙地融合在一起，让它们协同工作，大大提高了效率⭐和质量。这种创新性的整体设计思路不仅提升了生成速度，还保持了👏视频的高质量和与文字描述的精确匹配。 这项研究的意义远🤩不止于技术突破本身。在当今短视频盛行的时代，内容创作者们往往🔥需要花费大量时间和精力来制作视频内容。LTX-Video的出⭐现就像是给内容创作者们配备了一个超级助手，能够快速将他们的创🔥意想法转化为生动的视频内容。无论是教育工作者想要制作教学视频😘，还是营销人员需要快速产出广告素材，这个技术都能大大降低制作😜门槛和成本。 研究团队不仅在技术上取得了突破，还展现出🥳了开放共享的精神。他们将整个模型和相关代码完全开源，这意味着🤗全世界的研究者和开发者都能够使用和改进这项技术。这种开放态度😎对于推动整个AI视频生成领域的发展具有重要意义，也让更多人能🚀够接触到这项前沿技术。 展开全文 一、重新定义视🙄频生成的核心理念 要理解LTX-Video的创新之处，💯我们首先需要了解传统视频生成模型的工作方式。这就像是理解两种😀不同的厨房设计理念之间的差异。 在传统的方法中，制作视😢频就像是在一个分工明确但相对独立的厨房里工作。首先，有一个专🎉门的"食材处理师傅"（视频压缩编码器）负责将原始食材（原始视😅频数据）处理成更容易保存和使用的形式，比如将新鲜蔬菜切成丁、😘肉类腌制等。然后，这些处理过的食材会交给"主厨"（扩散变换器😆）进行烹饪，主厨根据菜谱（文字描述）将这些食材组合成美味的菜🤩肴。最后，还有一个"装盘师傅"（解码器）负责将做好的菜肴装盘🙄呈现。 这种传统方法虽然分工明确，但存在一个关键问题：🙌各个环节相对独立，缺乏深度协调。食材处理师傅在处理食材时并不❤️完全了解主厨的具体需求，而主厨在烹饪时也不能直接影响食材的处💯理方式。这就导致了效率的损失和最终成果的妥协。 LTX🙄-Video团队提出了一种全新的"整体厨房"设计理念。在他们😜的模型中，整个视频生成过程更像是一个高度协调的开放式厨房，所🌟有环节都能够相互沟通和协作。最关键的创新是让"装盘师傅"（解🥳码器）不仅仅负责最后的呈现，还参与到烹饪过程的最后一个步骤中😍。这意味着当主厨完成大部分烹饪工作后，装盘师傅会接手进行最后😊的精细调味和装饰，确保最终成品既美味又美观。 这种设计👍的巧妙之处在于，装盘师傅直接在最终的呈现阶段工作，能够添加那😅些在压缩处理过程中可能丢失的精细细节。就像一个优秀的装盘师傅😜能够通过精心的装饰和点缀，让一道普通的菜肴看起来更加精致诱人🤩一样，LTX-Video的解码器能够在最后阶段添加那些让视频🚀看起来更加真实和细腻的细节。 另一个重要的创新是重新安😂排了工作流程中的"切菜"环节。传统方法中，原始的视频数据首先😢被压缩处理，然后再进行"切片"处理以便后续的烹饪工作。LTX😢-Video团队将这个"切片"步骤提前到了压缩处理阶段，这样⭐做的好处是能够实现更高的压缩比率，从而大大减少后续处理的工作👍量。 这种重新设计的工作流程实现了惊人的压缩效果。他们😁将原始视频数据压缩到了原来的1/192，这意味着每192个原😘始像素信息被压缩成了1个处理单元。在空间和时间维度上，这相当👍于将32×32像素的空间区域和8帧的时间序列压缩成一个处理单😍元。这种超高压缩比让后续的处理变得极其高效，就像是将一大锅食🌟材精炼成了一小勺浓缩精华，既保留了营养成分，又大大减少了处理🚀的复杂度。 通过这种整体化的设计理念，LTX-Vide⭐o实现了速度和质量的双重突破。它不仅能够快速生成视频，还能保😉持视频的高质量和与输入描述的精确匹配。这就像是设计了一个既高⭐效又精致的厨房，能够在很短的时间内制作出既美味又美观的佳肴。🌟 二、突破性的视频压缩技术 在视频生成的世界里，👍压缩技术就像是魔法师的压缩咒语，能够将庞大的视频数据变成易于👏处理的精巧形式。LTX-Video在这方面的创新就像是发明了🥳一种全新的压缩魔法，不仅压缩效果更强，还能保持原有的精彩内容😡。 要理解这项技术的革命性，我们可以想象一个图书管理员❤️面临的挑战。传统的视频压缩方法就像是一个保守的图书管理员，他🚀会将每本书都小心翼翼地压缩打包，确保不丢失任何信息，但这样做🙄的结果是压缩包还是相当大，搬运起来仍然很费力。而LTX-Vi🙌deo的方法则像是一个创新的管理员，他不仅能够将书籍压缩得更😉小，还能重新组织信息的结构，让后续的查阅和使用变得更加方便。⭐ LTX-Video实现的压缩比例达到了惊人的1:19😅2，这意味着192个原始像素的信息被浓缩成了1个处理单元。这😀种压缩程度在保持视频质量的前提下是极其罕见的。为了实现这种超🤩高压缩比，研究团队采用了多个创新策略。 首先，他们重新🤗设计了压缩的基本单元。传统方法通常在空间维度上压缩8×8或1😢6×16像素的区域，而LTX-Video则大胆地将压缩区域扩😘展到32×32像素，同时在时间维度上也进行了8倍的压缩。这就🎉像是将原来只能装几本书的小盒子换成了能装更多书的大箱子，同时😆还优化了装箱的方法。 更重要的是，他们将压缩后的信息通😍道数量从传统的16个增加到了128个。这听起来可能有些矛盾—😂—既要压缩数据又要增加通道数，但实际上这是一个非常巧妙的设计😡。就像是将一本厚厚的百科全书分解成128个不同主题的小册子，👏每个小册子虽然看起来更多了，但每个都包含了特定类型的精炼信息😢，整体的存储和处理效率反而大大提高了。 为了验证这种压😘缩方法的有效性，研究团队进行了一项有趣的实验。他们使用主成分❤️分析法来检测压缩后数据中的信息冗余程度。这就像是检查一个压缩👏包里是否还有重复的内容。结果显示，在模型训练的初期，确实存在⭐一些信息冗余，但随着训练的进行，模型学会了更有效地利用每个信😅息通道，冗余度逐渐降低，最终每个通道都承载着独特而重要的信息🙄。 然而，如此高的压缩比也带来了挑战。当信息被压缩到如🤩此程度时，一些细节信息不可避免地会丢失，就像是将一幅高清照片😡压缩成缩略图时会损失一些细节一样。为了解决这个问题，研究团队😆创新性地让解码器承担起了"细节恢复师"的角色。 在传统🙄方法中，解码器只负责将压缩的数据还原成原始格式，就像是简单地😘将压缩包解压。而在LTX-Video中，解码器不仅要进行解压🥳，还要进行最后的"去噪"处理，这相当于在解压的同时进行细节修😁复和优化。这种设计让解码器能够在还原视频的同时，智能地补充和🙌增强那些在压缩过程中丢失的细节信息。 这种"共享去噪责😢任"的设计理念是LTX-Video的另一个重要创新。传统的视👍频生成模型中，去噪工作完全由主要的生成模型负责，而解码器只是😉被动地接收结果。LTX-Video则让解码器也参与到去噪过程😜中，特别是负责最后阶段的精细去噪工作。这就像是让装裱师傅不仅😉负责装裱画作，还要在装裱过程中对画作进行最后的细节修饰，确保🙌最终呈现的作品既完整又精美。 为了支持这种高压缩比的设😡计，研究团队还开发了多项配套技术。他们引入了重构生成对抗网络🤗（rGAN），这是对传统生成对抗网络的改进。传统的生成对抗网😁络就像是一个只能看到单张照片的评委，需要判断这张照片是真是假💯。而重构生成对抗网络则像是一个能够同时看到原始照片和重构照片😆的专业评委，能够更准确地判断重构质量的好坏，从而指导模型产生😡更好的压缩和重构效果。 此外，他们还引入了多层噪声注入😜技术和统一对数方差设计等创新方法，这些技术就像是在压缩和重构🥳过程中添加的各种优化工具，确保整个过程既高效又稳定。 🎉通过这些创新技术的结合，LTX-Video实现了在保持视频质😅量的同时大幅提高处理效率的目标。这种突破性的压缩技术不仅让模😀型能够快速处理视频数据，还为后续的视频生成过程奠定了坚实的基🌟础。 三、智能化的视频生成引擎 在LTX-Vid😎eo的核心，有一个像指挥家一样的智能引擎，它能够理解文字描述❤️或图片信息，然后指挥各个技术模块协作生成精美的视频内容。这个🤩生成引擎采用了当前最先进的Transformer架构，但经过😉了专门针对视频生成任务的深度优化。 要理解这个生成引擎🤩的工作原理，我们可以将其比作一个经验丰富的电影导演工作室。传🤗统的视频生成模型就像是一个按部就班的导演，严格按照既定的拍摄👍计划工作，每个镜头都有固定的拍摄方式。而LTX-Video的🥳生成引擎则像是一个极富创造力和适应性的导演，能够根据不同的需😜求灵活调整拍摄策略，同时保持整个作品的连贯性和质量。 😴这个智能引擎的一个关键创新是采用了旋转位置编码（RoPE）技😘术。传统的位置编码就像是给每个演员分配固定的座位号，演员们只🤯能按照座位号的顺序进行表演。而旋转位置编码则像是给每个演员配🎉备了智能定位设备，不仅能够知道自己的具体位置，还能感知到与其😢他演员之间的相对关系，从而进行更加协调的表演。 更巧妙🔥的是，LTX-Video使用了归一化分数坐标系统。这就像是为⭐不同大小的舞台设计了一套通用的定位系统。无论是在小剧场还是大💯舞台上表演，演员们都能够准确找到自己的位置，保持表演的一致性😆。这种设计让模型能够灵活处理不同分辨率和时长的视频生成任务，🤯就像是同一套表演可以在不同规模的剧场中完美呈现。 在频😘率设置方面，研究团队通过大量实验发现，使用指数递增的频率分布👍比传统的指数递减分布效果更好。这个发现听起来可能有些技术性，⭐但其实就像是在调音台上发现了更好的音频调节方式。传统方法强调😴低频信息（就像是强调音乐中的低音部分），而LTX-Video😍的方法则更加平衡地处理各个频段，让生成的视频在各个细节层面都🤩保持较高的质量。 另一个重要的技术改进是查询-键值标准😍化（QK标准化）。在Transformer架构中，不同信息之😆间的关联性是通过查询和键值之间的匹配来确定的，就像是在一个大🌟型图书馆中，读者通过关键词来查找相关的书籍。传统方法中，这种👏匹配过程有时会产生极端的结果，就像是某些关键词会返回过多或过🥳少的结果，影响查找的效率。LTX-Video通过标准化处理，🚀让这个匹配过程变得更加平衡和稳定，确保每次查询都能获得合适数😘量的相关信息。 在文本理解方面，LTX-Video采用😡了强大的T5-XXL文本编码器。这个文本编码器就像是一个精通😁多种语言的翻译专家，能够准确理解用户输入的文字描述，并将其转🙄换成模型能够理解的指令格式。为了确保文字指令能够有效地指导视😘频生成，模型使用了交叉注意力机制，这就像是在导演和演员之间建🤯立了直接的沟通渠道，让导演的指示能够准确传达给每一个参与表演😢的元素。 对于图片到视频的生成任务，LTX-Video🤩采用了一种巧妙的时间步长条件化方法。这种方法的核心思想是让模🙄型知道哪些部分需要保持不变，哪些部分可以自由发挥。就像是给演😆员划定了舞台上的固定道具和可以自由移动的区域。当用户提供一张😴起始图片时，模型会将图片对应的区域标记为"已确定"状态，然后👍在其他区域生成相应的动画内容，确保整个视频既保持了原图的关键💯信息，又产生了自然流畅的动画效果。 这种设计的优雅之处🌟在于它的简洁性和通用性。模型不需要额外的特殊参数或复杂的条件💯设置，就能够同时处理纯文本生成和图片条件生成两种任务。这就像🥳是一个多才多艺的导演，既能够根据剧本创作全新的作品，也能够基🔥于现有的素材进行改编创作。 在训练策略方面，LTX-V🤔ideo采用了多分辨率并行训练的方法。这意味着模型在学习过程💯中会同时接触各种不同尺寸和时长的视频样本，就像是一个学习绘画🥳的学生同时练习素描、水彩和油画等不同技法。这种多样化的训练让👍模型具备了强大的适应性，能够根据具体需求生成不同规格的视频内💯容。 为了进一步提高训练效率，研究团队还采用了智能的数🚀据处理策略。他们会根据视频的像素总数来调整训练样本，确保每个🤩批次的计算量相对均衡。同时，他们会随机丢弃0%-20%的像素👍数据，这种策略就像是在训练过程中有意增加一些变化和挑战，让模🥳型学会在不完整信息的情况下也能产生高质量的结果。 整个🥳生成引擎还具备出色的扩展性。虽然当前版本的模型参数量控制在约🤯2B（20亿），这在大模型中属于相对轻量级的设计，但其性能却😍能够与参数量更大的模型相媲美。这种高效的设计就像是打造了一辆💯既省油又动力强劲的汽车，在保持优异性能的同时降低了使用成本和🌟硬件要求。 四、精心打造的训练数据和处理流程 任😘何优秀的AI模型都离不开高质量的训练数据，就像培养一个优秀的😂艺术家需要让他接触大量优秀的艺术作品一样。LTX-Video🎉的训练数据处理流程就像是一个精心设计的艺术教育体系，不仅选择👏了优质的学习素材，还设计了科学的学习方法。 数据收集阶⭐段就像是为学生挑选教材的过程。研究团队从公开可用的数据源中收😎集了大量视频素材，同时也获得了一些授权的专业内容。这种多元化🤔的数据来源就像是为学生准备了既有经典教科书，也有最新实例的丰🤔富学习资料，确保模型能够接触到各种不同风格和类型的视频内容。😀 在质量控制方面，研究团队开发了一套sophistic💯ated的筛选系统。他们首先训练了一个专门的美学评估模型，这🌟个模型就像是一位经验丰富的艺术评委，能够判断视频的视觉质量和🙌美感程度。为了训练这个评委模型，研究团队让人工标注员对数万对😜视频进行比较，标出哪个更美观、更吸引人。通过这种方法，评委模🌟型学会了人类的审美标准。 这种质量筛选就像是一个多层过😆滤系统。首先，系统会自动识别和去除那些质量明显不佳的视频，比🤯如画面模糊、色彩失真或者内容不当的素材。然后，对于剩余的视频😉，系统会进行更精细的质量评估，只保留那些达到专业标准的内容。🤗整个筛选过程就像是从大量的原石中挑选出真正有价值的宝石。 💯 在动作检测方面，研究团队特别注重筛选出那些包含明显动作和😴变化的视频片段。这是因为静态或几乎没有变化的视频对于训练动态😀视频生成模型意义不大，就像教人游泳不能只看静水的照片一样。系👏统会自动分析每个视频的运动幅度和变化程度，优先选择那些动作丰😁富、变化明显的片段。 另一个重要的处理步骤是纵横比标准😀化。由于收集的视频来源多样，它们的画面比例也各不相同，有些是👏宽屏格式，有些是方形，还有些带有黑边。系统会智能地裁剪掉黑边🤔区域，并将视频调整到统一的标准比例，这就像是将各种尺寸的画作🙌统一装裱到标准画框中。 在元数据增强方面，研究团队开发👏了一套自动描述生成系统。由于原始视频往往缺乏详细的文字描述，😜或者现有描述质量不高，团队使用了内部开发的视频描述模型来为每😘个视频片段生成准确、详细的文字说明。这些自动生成的描述不仅包🤯括画面内容的基本信息，还涵盖了动作细节、场景设置、光线条件、😀拍摄角度等丰富信息。 这种描述生成就像是为每件艺术品配❤️备了专业的解说词。例如，对于一个简单的"狗在公园里跑"的视频👏，系统生成的描述可能会详细到"一只黄色的金毛寻回犬在阳光明媚🙄的公园草地上欢快地奔跑，它的毛发在微风中飞扬，背景中可以看到😀绿色的树木和蓝天白云，拍摄角度是从侧面跟拍"。这种详细的描述😀让模型能够建立起视觉内容和语言描述之间精确的对应关系。 🤗 数据集的统计分析显示了训练素材的丰富性和多样性。从描述文字👏的长度来看，大部分描述包含50-100个词汇，这个长度既足够😍详细又不会过于冗长。从视频时长来看，大部分训练片段集中在5-🥳15秒之间，这个时长范围既包含了足够的动态信息，又保持了合理😘的处理复杂度。 在训练过程的时间调度方面，研究团队采用😢了一种动态调整策略。他们发现，不同分辨率的视频在训练时需要不👏同的处理重点，就像教学生画画时，素描和色彩需要不同的练习重点🤩一样。为了解决这个问题，他们开发了一种根据视频复杂度调整训练🔥重点的方法。 具体来说，对于像素数量较多的高分辨率视频🌟，系统会增加更多的"去噪"训练时间，就像是对复杂的画作需要更💯多的精细处理时间一样。这种调整是通过修改训练过程中的时间采样🥳分布来实现的，系统会智能地为不同类型的视频分配最适合的训练资😅源。 多分辨率训练是另一个重要的创新点。传统的训练方法🤗通常固定使用一种分辨率，就像是只用一种尺寸的画布练习绘画。而😀LTX-Video的训练过程中，模型会同时接触各种不同分辨率🚀和时长的视频，从小尺寸的快速片段到大尺寸的详细场景都有涉及。🤔这种训练方式让模型具备了强大的适应性，能够根据实际需要生成不🔥同规格的视频内容。 为了保持训练效率，研究团队还采用了🤯智能的批处理策略。他们不是简单地将视频按固定数量分组，而是根🤔据每个视频的实际数据量来动态调整批次大小，确保每次训练的计算😴负载相对均衡。这就像是在装载卡车时，不是按件数装载，而是按重😡量装载，确保每次运输的效率最优。 图像数据的整合也是训😆练流程中的一个亮点。研究团队认识到，高质量的图像数据可以为视🎉频生成提供有价值的补充信息，特别是在静态细节和美学质量方面。😉因此，他们将图像训练视为视频训练的一个特殊情况，将单张图像视🎉为只有一帧的"视频"来处理。这种统一的处理方式让模型能够同时👍从图像和视频数据中学习，既掌握了静态的美学原则，又理解了动态💯的变化规律。 五、卓越的性能表现和实际效果 当谈😆到LTX-Video的实际表现时，数据和用户反馈都讲述着同一😉个令人印象深刻的故事：这是一个真正实现了速度与质量完美平衡的🎉视频生成模型。就像是一个既快速又精准的工匠，能在极短时间内完😆成高质量的作品。 最引人注目的性能指标是生成速度。在配😉备Nvidia H100 GPU的计算机上，LTX-Vide😆o能够在仅仅2秒钟内生成一段5秒长、分辨率为768×512像🎉素、每秒24帧的视频。这意味着它生成视频的速度比播放视频的速🌟度还要快2.5倍，真正实现了"比实时更快"的突破。这就像是一🤔个神奇的打印机，能够比你翻阅文件的速度还要快地打印出彩色照片😀。 为了验证模型的实际效果，研究团队进行了大规模的人类😢评估实验。这个评估就像是组织了一场公正的比赛，让LTX-Vi😎deo与其他同等规模的先进模型进行直接对比。评估采用了盲测的⭐方式，参与者不知道每个视频是由哪个模型生成的，只能根据视觉质💯量、动作自然度和与描述的匹配程度来进行评判。 评估结果😘显示出LTX-Video的显著优势。在文本到视频生成任务中，🚀LTX-Video的胜率达到了85%，远超其他竞争对手。其中👍，相比Open-Sora Plan的胜率优势更是达到了4:1😡的悬殊比例。在图片到视频生成任务中，LTX-Video的表现😅更加出色，胜率达到91%，这意味着在绝大部分情况下，评估者都😡认为LTX-Video生成的视频质量更高。 这些数字背😡后反映的是模型在多个维度上的全面优势。首先是视觉质量方面，L🚀TX-Video生成的视频画面清晰，色彩自然，细节丰富。即使🌟在高压缩比的情况下，模型仍然能够保持良好的画面质量，就像是一😍个技艺精湛的压缩大师，既能大幅减少文件大小，又不损失重要的视🙌觉信息。 在动作连贯性方面，LTX-Video表现出了🌟卓越的时序理解能力。生成的视频中，人物和物体的动作自然流畅，😘没有出现常见的跳跃、闪烁或不自然的变形问题。这得益于模型对时👏空关系的深度理解，就像是一个经验丰富的动画师，能够准确掌握动😍作的节奏和连贯性。 在文本理解和执行方面，LTX-Vi😜deo展现出了令人印象深刻的准确性。无论是简单的场景描述还是😁复杂的多元素组合，模型都能较好地将文字描述转化为相应的视觉内❤️容。例如，当用户描述"一个穿黄色夹克的年轻男子在森林中环顾四💯周"时，模型不仅能准确生成相应的人物形象和服装，还能表现出环🥳顾动作的自然性和森林环境的真实感。 模型的适应性也是其😴突出优势之一。LTX-Video能够处理各种不同类型的内容生😆成需求，从人物肖像到风景场景，从日常生活到创意想象，都能产生😂令人满意的结果。这种广泛的适应能力就像是一个多才多艺的艺术家🤯，无论面对什么样的创作要求都能游刃有余。 在具体的应用⭐场景测试中，LTX-Video在教育内容制作、营销素材生成、🙌娱乐内容创作等多个领域都表现出了实用价值。教育工作者可以快速😎将教学概念转化为生动的视觉演示，营销人员可以迅速制作产品展示👍视频，内容创作者可以将创意想法快速转化为视频素材。 模😀型的资源效率也值得称道。尽管只有约20亿参数，相比一些动辄数🙌百亿参数的大模型来说相对轻量，但LTX-Video的性能却毫🥳不逊色。这种高效的设计让模型能够在相对普通的硬件条件下运行，😢大大降低了使用门槛。就像是设计了一台既省电又高效的设备，让更🙌多用户能够享受到先进技术的便利。 在稳定性测试中，LT😉X-Video也表现出了良好的一致性。重复使用相同的输入参数👍，模型能够产生质量相近的结果，这对于实际应用来说非常重要。用😅户不需要反复尝试就能获得满意的结果，这种可预测性让模型更具实🎉用价值。 研究团队还对模型进行了多种边界条件的测试，包🤩括极简描述、复杂多元素描述、抽象概念描述等各种具有挑战性的输😆入。测试结果显示，即使在这些困难情况下，LTX-Video仍😘然能够产生合理的结果，展现出了良好的鲁棒性。 六、技术🙄创新的深度解析 LTX-Video的成功并非偶然，而是😆建立在一系列精心设计的技术创新基础之上。这些创新就像是一套完🔥整的工艺改进方案，每个改进看似微小，但综合起来却产生了质的飞🤯跃。 在核心架构设计方面，LTX-Video最重要的创🔥新是实现了真正意义上的"全局优化"。传统的视频生成模型就像是🙄一个分工明确但协调不足的工厂，不同部门各自完成自己的任务，但🥳缺乏深度的协作。LTX-Video则像是重新设计了整个生产流👏水线，让各个环节能够更好地配合，共同追求最优的整体效果。 🤩 具体来说，这种全局优化体现在损失函数的共享机制上。在传统🔥方法中，压缩编码器有自己的优化目标，生成模型有自己的训练任务❤️，解码器也有独立的重构目标。这就像是乐团中的每个乐手都在演奏😍自己的曲子，虽然技术精湛但缺乏和谐。LTX-Video则让解😢码器也承担起最后阶段的"去噪"任务，这样整个系统就有了共同的🚀优化目标，所有组件都朝着产生最佳最终效果的方向努力。 😊在位置编码技术方面，LTX-Video采用的归一化分数坐标系🙄统展现出了显著的优势。传统的绝对位置编码就像是给每个座位编上😅固定号码，而这种新方法则像是使用相对位置系统。无论剧场大小如😘何变化，演员们都能准确理解自己相对于其他演员和舞台边界的位置👏关系。这种设计让模型具备了出色的尺度适应能力，能够处理各种不🙄同分辨率的视频生成任务。 更令人惊讶的是，研究团队发现😊使用指数递增而非传统的指数递减频率分布能够取得更好的效果。这🚀个发现挑战了该领域的一些传统假设。通过controlled实💯验和理论分析，他们证明了强调高频信息比强调低频信息更有利于视😡频生成质量的提升。这就像是在调音时发现，适当增强高音比单纯加🎉强低音效果更好。 在数据处理创新方面，重构生成对抗网络🚀（rGAN）的设计体现了深刻的洞察力。传统的生成对抗网络中，😆判别器只能看到生成样本或真实样本中的一个，需要在没有参照的情🥳况下做出判断，这增加了训练的难度。重构GAN让判别器能够同时🤗看到原始样本和重构样本，通过直接比较来判断重构质量。这种设计⭐不仅提高了训练效率，还显著改善了重构质量，特别是在高压缩率情⭐况下的表现。 多层噪声注入技术是另一个精巧的创新。这个😎技术借鉴了StyleGAN的成功经验，但针对视频重构任务进行👏了特殊优化。通过在解码器的多个层级注入不同级别的噪声，模型能😂够在不同的细节层次上生成丰富的纹理和变化，就像是在不同的绘画😂层次上添加不同的笔触效果。 在频率域处理方面，研究团队😂引入了3D离散小波变换损失函数。这个技术能够在频率域对视频重🤔构质量进行评估和优化，特别有利于保持高频细节信息。就像是使用🚀专业的音频分析仪来调整音响效果一样，这种方法能够更精确地控制😎视频的细节质量。 统一对数方差设计解决了高维潜在空间中😘的一个重要问题。在拥有128个信息通道的高维空间中，如果采用😉传统的独立方差设计，很容易出现某些通道被"牺牲"来满足整体约🤔束条件的情况。统一方差设计确保了所有通道都能得到充分利用，就😎像是确保乐团中每个乐器都有发挥作用的空间。 在训练策略🚀方面，LTX-Video采用的自适应时间步长采样展现了对训练🤔过程的深度理解。研究团队发现，不同复杂度的视频需要不同的训练👏重点，高分辨率视频需要更多的精细化处理时间。通过动态调整训练😁时间分布，模型能够根据内容复杂度分配最合适的学习资源。 😍 令人印象深刻的是模型的参数效率。通过精心的架构设计和训练策😁略优化，LTX-Video用相对较少的参数实现了卓越的性能。😘这种效率不是简单的参数压缩，而是通过更智能的信息处理方式实现😜的。就像是一个经验丰富的工匠，能够用更少的工具完成更精细的工👏作。 在推理优化方面，模型支持各种加速技术，包括模型蒸😴馏、量化加速等。这些优化技术让模型不仅在训练阶段表现出色，在🙄实际部署使用时也能保持高效性能。研究团队甚至探索了在消费级硬🎉件上运行的可能性，让更多用户能够体验到这项先进技术。 👍七、广阔的应用前景和实际价值 LTX-Video的出现🤯不仅仅是技术上的突破，更像是为整个数字内容创作领域打开了一扇😢新的大门。这项技术的应用潜力就像是一颗种子，在不同的土壤中都😊能开花结果，为各行各业带来前所未有的可能性。 在教育领😘域，LTX-Video就像是为每个老师配备了一个神奇的视觉助🥳教。传统的教学往往依赖于静态的图片或文字描述，而现在教育工作🙌者可以轻松地将抽象的概念转化为生动的视频演示。例如，物理老师🤗想要解释重力的作用原理时，只需要输入"一个苹果从树上掉落到地😀面，展示重力加速度的过程"，系统就能生成相应的演示视频。这种👍直观的教学方式不仅能够帮助学生更好地理解概念，还能显著提高课👍堂的趣味性和参与度。 对于在线教育平台来说，这项技术更⭐是革命性的。课程制作者不再需要复杂的拍摄设备和后期制作团队，🤗就能快速产出高质量的教学视频。从语言学习中的情景对话到历史课🙄程中的场景重现，从科学实验的过程演示到艺术技巧的展示，各种教🎉学需求都能得到满足。 在营销和广告领域，LTX-Vid😂eo为创意工作者提供了强大的武器。品牌营销人员可以快速将产品😊特点转化为吸引人的视频广告。例如，一个新款运动鞋的营销团队可🌟以通过描述"运动员穿着新款运动鞋在城市街道上飞跑，鞋子的科技😎感设计在阳光下闪闪发光"来生成专业的产品展示视频。这种快速迭😉代的能力让营销团队能够尝试更多创意想法，找到最能打动目标受众🤩的表达方式。 小企业和个人创作者特别受益于这项技术。以🔥前，制作专业水准的宣传视频需要昂贵的设备和专业技能，现在只需🔥要清晰的创意描述就能实现。一个小咖啡店的老板可以输入"温馨的🔥咖啡店里，顾客们悠闲地享受着香浓的咖啡，阳光透过窗户洒在木质🥳桌面上"，生成的视频可以直接用于社交媒体推广。 在内容😂创作和娱乐产业，LTX-Video为创作者们提供了无限的可能😴性。短视频创作者可以将天马行空的想法快速转化为视频内容，不再😀受限于拍摄条件和成本。无论是科幻场景、历史重现还是抽象艺术的🙄视觉化，都能通过文字描述来实现。这种创作自由度的提升可能会催🌟生出全新的内容类型和表达方式。 影视预制作阶段也能从这😊项技术中获益。导演和编剧可以使用LTX-Video快速制作故😀事板和概念验证视频，帮助投资人和制作团队更好地理解项目愿景。😊虽然这些视频可能不会直接用于最终作品，但它们在项目早期阶段的😍沟通和决策中具有重要价值。 在新闻和媒体领域，LTX-🤗Video可能改变新闻报道的方式。当文字记者需要配合视觉内容😴时，他们可以根据新闻事件的描述生成相应的视觉重现或概念演示。😀当然，这种应用需要特别注意真实性和伦理问题，确保生成内容被明❤️确标识为模拟或概念演示。 医疗教育和培训是另一个具有巨🎉大潜力的应用领域。医学院的教授可以生成各种病理过程的视觉演示🤩，帮助学生更好地理解疾病发展过程。手术培训中，可以生成标准化😘的手术步骤演示视频，为医生培训提供一致性的教学材料。 🙄在企业培训方面，LTX-Video能够帮助人力资源部门快速制❤️作各种培训材料。从安全操作规程的演示到企业文化的视觉传达，从🔥客户服务技巧的情景模拟到新员工入职指导，各种培训需求都能得到👏有效满足。 建筑设计和房地产行业也能从中受益。建筑师可⭐以将设计概念转化为动态的展示视频，让客户更直观地理解设计方案🌟。房地产营销人员可以为尚未建成的项目生成生活场景演示，帮助潜🙌在买家想象未来的生活方式。 在科研和学术交流中，LTX🚀-Video为研究者提供了新的成果展示方式。复杂的科学现象和🤗理论概念可以通过视觉化的方式进行展示，使得学术交流更加生动有❤️效。会议演讲和论文配套材料的制作变得更加便利。 值得注⭐意的是，这项技术的开源性质为其广泛应用奠定了基础。研究机构、😢创业公司和个人开发者都可以基于LTX-Video进行二次开发💯，创造出适合特定行业或用户群体的定制化解决方案。这种开放性可🙌能会催生出一个繁荣的生态系统，推动技术的快速迭代和应用创新。🤗 对于普通消费者来说，LTX-Video可能会成为个人🔥创作的得力助手。从生日祝福视频的制作到旅行记录的编辑，从社交🙌媒体内容的创作到个人项目的展示，这项技术都能提供便利。随着技😉术的进一步发展和成本的降低，这种个人化的视频生成能力可能会像🚀现在的拍照功能一样普及。 八、面临的挑战和发展方向 🤗 尽管LTX-Video取得了令人瞩目的成就，但就像任何开😡创性的技术一样，它也面临着一些挑战和改进空间。这些挑战就像是🔥成长路上的考验，需要研究者们不断努力来克服。 首先，在😉内容生成的时长方面存在限制。目前LTX-Video主要专注于⭐生成10秒以内的短视频，虽然这对很多应用场景已经足够，但对于😁需要更长内容的用户来说仍然不够。这个限制主要来自于计算复杂度😁和内存需求的约束，就像是一个画家虽然技艺精湛，但一次只能完成😉小幅画作。要实现更长视频的生成，需要在算法架构和计算资源管理👍方面进行进一步的创新。 其次，模型对输入文本的敏感性也😴是一个需要改进的方面。虽然LTX-Video在大多数情况下能👏够准确理解用户的描述，但当面对模糊不清或措辞不当的输入时，生😀成效果可能会出现偏差。这就像是一个擅长理解标准语言的翻译，在👏面对方言或不规范表达时可能会出现理解偏差。提高模型对自然语言❤️多样性的适应能力是一个重要的发展方向。 在特定领域的适😢应性方面，LTX-Video虽然具备较好的通用性，但在某些专👏业领域可能还需要进一步的优化。例如，医学影像的生成、工程技术💯的演示或者艺术创作的特殊风格等，都可能需要针对性的训练和调整😅。这就像是一个多才多艺的艺术家，虽然各方面都不错，但要在特定😢领域达到专家水平还需要专门的深造。 计算资源的需求仍然😅是一个实际考虑因素。虽然LTX-Video相比同类模型已经相🙌当高效，但要在普通消费级设备上流畅运行仍然有一定困难。这限制😂了技术的普及速度和应用范围。就像是一个功能强大但对硬件要求较🔥高的软件，需要在性能和兼容性之间找到更好的平衡点。 在🙌伦理和社会责任方面，任何能够生成逼真视频内容的技术都面临着潜🎉在的滥用风险。虽然研究团队已经在文档中提供了使用指导和伦理建⭐议，但随着技术的普及，如何防止其被用于制作虚假信息或不当内容💯仍然是一个需要持续关注的问题。这就像是任何强大的工具都需要配❤️套的使用规范和监督机制。 针对这些挑战，研究团队和整个🚀科研社区正在探索多个发展方向。在扩展视频长度方面，研究者们正👍在探索分层生成、递归生成等技术路径，希望能够在保持质量的同时❤️支持更长时间的视频生成。这就像是从单幅画作扩展到连续的画卷，😂需要在技术架构上进行根本性的创新。 在提高语言理解能力😍方面，集成更先进的自然语言处理技术是一个重要方向。通过结合大😅语言模型的语言理解能力，可能能够更好地处理复杂、模糊或创新性🚀的文本描述。这就像是为翻译配备更强大的语言知识库。 多🚀模态输入支持是另一个有前景的发展方向。除了文本和图片，未来的🤗版本可能还能够接受音频、草图甚至手势等多种形式的输入，提供更🤔丰富的创作方式。这将让用户能够通过多种方式表达自己的创意想法😁。 在计算效率优化方面，模型压缩、量化加速、边缘计算适😅配等技术方向都在积极探索中。目标是让这项技术能够在更广泛的硬❤️件平台上运行，降低使用门槛。这就像是将高端技术逐步普及到更多🚀设备上。 个性化和可定制性也是重要的发展方向。未来的版🤔本可能允许用户训练个性化的风格模型，或者针对特定应用场景进行😅定制化优化。这将使得技术能够更好地适应不同用户的特殊需求。 ⭐ 在质量控制和安全性方面，研究者们正在开发更完善的内容审😴核机制和水印技术，确保生成内容的负责任使用。这包括自动检测和🎉标识AI生成内容，以及防止恶意使用的技术手段。 跨语言🎉和跨文化支持也是一个重要的发展目标。目前的模型主要基于英语训⭐练，未来需要扩展到更多语言和文化背景，让全球用户都能从中受益😂。 产业级应用的优化是另一个重要方向。这包括批量处理能🥳力、API接口完善、与现有工作流程的集成等方面的改进，让技术🤯能够更好地融入实际的商业应用场景中。 九、开源精神与技🎉术民主化 LTX-Video项目最令人钦佩的特点之一是😍其完全开源的性质，这种选择体现了科学研究应有的开放精神，也为😁技术的广泛应用和持续改进奠定了基础。这种开源态度就像是将一个😡强大的工具箱免费提供给全世界的工匠们，让每个人都有机会使用和😂改进这些工具。 传统上，许多突破性的AI技术往往被大公👏司垄断，普通研究者和开发者很难接触到核心代码和模型参数。这就😍像是把最好的工具锁在保险柜里，只有少数人能够使用。而LTX-⭐Video的开源选择打破了这种壁垒，任何有兴趣的人都可以下载🙄、研究、使用甚至改进这个模型。 这种开源策略带来了多重🙌好处。首先，它加速了整个领域的技术进步。当全世界的研究者都能🌟够基于同一个高质量的基础进行研究时，技术的迭代速度会大大加快🔥。就像是让所有科学家都能站在巨人的肩膀上继续攀登，而不是每个😊人都要从头开始构建基础。 对于教育机构来说，开源的LT🥳X-Video提供了宝贵的学习资源。计算机科学和人工智能专业😍的学生可以通过研究这个模型的代码来深入理解现代AI技术的实现😡细节。这就像是为学生提供了一个完整的工程案例，让他们能够看到⭐理论知识是如何转化为实际应用的。 创业公司和中小企业也😜从这种开源模式中获益匪浅。他们不需要投入巨额资金进行基础研究😴，就能获得世界一流的视频生成技术。这降低了创新的门槛，让更多😍有创意的想法有机会转化为实际的产品和服务。就像是为创业者提供😆了一个强大的起点，让他们能够专注于应用创新而不是基础技术开发🤩。 开源模式还促进了技术的快速完善和调试。当成千上万的😎开发者在不同的场景中使用这个模型时，各种潜在的问题和改进机会🤔都会被快速发现和解决。这种分布式的测试和改进过程比任何单一机😴构的内部测试都要全面和高效。 从技术民主化的角度来看，😆LTX-Video的开源选择代表了一种重要的价值取向。它体现⭐了技术应该服务于全人类而不是少数特权阶层的理念。这种做法可能🚀会激励更多的研究机构和公司采用类似的开放策略，形成一个更加开🎉放和协作的技术生态系统。 当然，开源也带来了一些挑战。🥳研究团队需要投入额外的精力来维护代码、回答社区问题、处理各种👍使用反馈等。这就像是一个开放的工作坊，主人不仅要分享工具，还😘要指导访客如何使用这些工具。但从长远来看，这种投入是值得的，😂因为整个社区的贡献会远远超过单个团队的努力。 开源的L🥳TX-Video还可能催生出一个充满活力的开发者生态系统。第😅三方开发者可能会基于这个模型开发各种应用工具、界面程序、专业⭐插件等，形成一个丰富的应用生态。这就像是围绕一个核心技术平台🚀建立起的繁荣市场，每个参与者都能从中受益。 对于那些关🥳心数据隐私和技术安全的用户来说，开源模式提供了额外的保障。他😢们可以自己部署和运行模型，不需要担心数据被上传到第三方服务器😀。这种透明性和可控性在当前越来越重视隐私保护的环境中特别宝贵❤️。 此外，开源的选择还体现了对不同文化和语言背景用户的🔥尊重。世界各地的开发者可以基于自己的文化背景和语言特点对模型🤯进行适配和优化，让技术能够更好地服务于不同的用户群体。 🙌 展望未来，LTX-Video的开源实践可能会成为AI领域的🙌一个重要范例。它证明了高质量的AI技术完全可以通过开放合作的⭐方式开发和分享，这种模式不仅不会损害创新动力，反而可能会加速🤯技术进步和应用推广。这种成功经验可能会鼓励更多的研究团队和公😎司采用开源策略，最终推动整个AI产业向更加开放和协作的方向发😎展。 说到底，LTX-Video的故事不仅仅是关于技术😎突破，更是关于如何让先进技术真正造福于社会。通过将复杂的视频💯生成能力包装成易于使用的工具，并以开源的方式提供给全世界，L😉ightricks团队展示了技术研发的另一种可能性。这种做法🎉让我们看到，当技术突破与开放精神相结合时，能够产生多么巨大的🤗社会价值。 在这个AI技术快速发展的时代，LTX-Vi🤔deo为我们提供了一个重要启示：最好的技术不是被少数人垄断的😴工具，而是能够被广泛使用、不断改进、持续创新的开放平台。这种🔥理念不仅推动了技术本身的发展，更重要的是，它让技术创新真正成❤️为了推动社会进步的动力。 无论你是教育工作者想要制作更🤯生动的教学内容，还是创业者希望快速验证商业想法，或者只是一个😉对新技术充满好奇的普通用户，LTX-Video都为你打开了一🚀扇通往视频创作新世界的大门。而这扇门，是完全免费且永远开放的😡。这本身就是这项技术最大的价值所在。 Q&A Q🙌1：LTX-Video能做什么？生成效果怎么样？ A：🎉LTX-Video是一个开源的AI视频生成模型，能够根据文字💯描述生成视频，也能让静态图片动起来。它的特色是速度极快，能在💯2秒内生成5秒的高质量视频。在人类评估中，它的表现大大超过了💯同等规模的其他模型，文本生成视频的胜率达85%，图片生成视频😀的胜率达91%。 Q2：普通人能使用LTX-Video🔥吗？对硬件有什么要求？ A：LTX-Video完全开源👏，任何人都可以免费下载使用。不过目前还需要一定的技术基础来部🌟署，硬件方面推荐使用GPU加速。研究团队设计时就考虑了效率问😍题，相比其他类似模型对硬件要求相对较低，未来可能会有更多简化🔥的使用方式出现。 Q3：LTX-Video会不会被用来🚀制作假视频？安全性怎么样？ A：这确实是AI视频生成技⭐术面临的重要问题。研究团队在开源时提供了使用指导和伦理建议，😉强调要负责任地使用技术。他们也在开发内容审核和水印等安全技术🌟。作为开源项目，所有代码都是透明的，这反而有利于社区共同监督🤗和改进安全性。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

消费动态 星巴克中国创新科技中心发布数字化成果 🙌9月17日，星巴克中国创新科技中心（Starbucks Ch🤯ina Innovation and Technology 😊Center，简称SITC）正式对外发布成立以来的数字化建设😍成果，并宣布迁入深圳河套科创中心新址。SITC 自成立之初便😊秉持 “科技融合人文” 理念，两年来，聚焦门店、产品和伙伴三😍大核心领域，以精细化、个性化和以人为本的科技创新，持续赋能星❤️巴克伙伴更好地服务顾客，传递超越期待的星巴克体验。据了解，在😀终端体验层面，SITC已完成全国大部分门店电子菜单板的部署，😆构建出“千店千面”的数字化第三空间。该体系依靠智能菜单与内容🤔中心，实现基于地理位置、时段与客群特征的动态产品展示与营销，🤗在提升顾客精准触达的同时，增强了品牌互动与情感连接。运营端，😀SITC多项系统已实现规模化降本增效。库存管理“彩虹系统2.⭐0”实现全年52周精准预测与自动补货，AI排班系统优化人力资🥳源配置，全国超7500家门店部署的IoT物联网系统年省能耗超😂5000万元，显著减轻门店运营成本。此外，星巴克近期在深圳市😘场启动了早餐测试项目，这一项目的落地与推进，背后也有来自SI😢TC科技能力的深度赋能。 喜茶「超级植物茶」上新一周年😴卖出1亿杯 9月19日，喜茶「超级植物茶」迎来上新一周😅年。据官方数据显示，「超级植物茶」全系列产品已售出超1亿杯，😊喜茶坚持采用新鲜的羽衣甘蓝每日现榨，截至目前已使用近300万🙄斤的新鲜羽衣甘蓝，而喜茶首创的系列产品「羽衣纤体瓶」与「去火😁纤体瓶」持续热卖至今，成为新茶饮菜单上的经典产品选项。202💯4年巴黎奥运会期间，喜茶响应全民运动健康风潮，推出的「夺冠纤🤔体瓶」一经上新便爆火全网，多地门店一度断货，随后喜茶更进一步🥳将其更名为「羽衣纤体瓶」，作为全新品类「超级植物茶」的系列首🥳款产品，成为喜茶产品体系内的常驻饮品。在供不应求的市场消费热😎情下，喜茶又连续带来了去火纤体瓶、红菜头美颜瓶、能量纤体瓶、😘去油纤体瓶等多款人气热销单品，持续引领行业产品研发风向，半年😅内上新数量高达8款，其中「羽衣纤体瓶」与「去火纤体瓶」成为新🤩茶饮的年度现象级单品。 VICUTU威可多举办AW25😁阿那亚海滩大秀 9月13日，「型游海上，寻回自我」VI😡CUTU AW25阿那亚海滩大秀正式启幕。这不仅是民族男装品🤔牌首次于阿那亚举办沙滩大秀，更是一次连接民族文化与海洋自由气🎉息的深刻探索。此次大秀打破传统时装发布的范式，秀场不再局限于😜单一T台，而是延伸至整个海滩——帆船、热气球、复古电车、莫比😜乌斯环艺术装置与自然景观融为一体，构建出一个无边界、全沉浸的😢“型游乌托邦”。整场大秀分为三个篇章，分别是探寻自我· 型于🥳职场；重识自我· 型于生活；寻回自我· 型于远行，完整呈现男😍性从自我探寻到如何自我实现的旅程。此外，本季设计以藏地文化为🚀灵感起点，提取冰川、白螺、唐卡绫纹、高原色彩、红珊瑚、绿松石😉等文化符号，再与现代设计融合，塑造出松弛且兼具现代感的男装风😡格，陪伴一代中国男性寻回最本真的自我。 2025凯度B🙌randZ中国品牌百强榜发布，蜜雪冰城、霸王茶姬首次入围 🥳 9月16日，2025凯度BrandZ最具价值中国品牌百强😀榜十五周年庆典以“新智品牌力”为主题在上海举行，现场正式发布😡《2025凯度BrandZ最具价值中国品牌100强》榜单（以😢下简称“品牌百强榜单”）及完整报告。报告显示，2025年品牌❤️百强榜单总价值高达1.21万亿美元，较去年实现25%的突破性😅增长。其中有68个品牌的价值实现增长，这一数字几乎是去年的两😘倍。今年，百强榜单呈现多元发展格局，七大品牌崭新亮相，含三大❤️首次入榜品牌及四大回归品牌。其中，快餐行业表现尤为抢眼，独占😁两席。蜜雪冰城（第51名，39.55亿美元）是首次入选品牌中👏排名最靠前的，以现制茶饮、高性价比供应链和鲜明的平价品牌定位😘赢得市场；霸王茶姬（第88名，18.17亿美元）专注于茶，更😅以茶饮为载体，以东方茶，会世界友，将中国文化与东方美学传递给😊消费者与全世界；本年度价值增长领先品牌的平均增速高达67%，👍展现出中国品牌强劲的发展动能。其中，东鹏饮料（第44名，42⭐.18亿美元）创新领跑传统产业转型升级，进一步巩固了其国民品🚀牌的地位。 展开全文 On昂跑中国签约跑者李健同🙄款Cloudboom Strike LS竞速跑鞋限量发售 😴 9月17日，On昂跑中国签约跑者李健同款Cloudboo🌟m Strike LS竞速跑鞋于On昂跑上海西岸梦中心门店限😍量发售120双。作为On昂跑首款搭载革命性LightSpra😁y鞋面科技的跑鞋，Cloudboom Strike LS凭借⭐其突破性的设计、经顶尖赛事验证的卓越性能，在全球跑者中引发广🤯泛关注。LightSpray鞋面科技通过使用自动化机械臂向鞋🎉楦喷射长丝进行制造，仅需约三分钟即可打造出一只超轻量、无缝拼😡接的 LightSpray鞋面，相较On昂跑传统跑鞋工艺可减😡少约75%的碳排放，充分展现On昂跑对性能与可持续发展的不懈🙄追求。 始祖鸟运动员刘洋携团队成功完攀卓木拉日三峰 🎉 近日，始祖鸟运动员刘洋与两位自由攀登者何浪、宋远成成功登🌟顶卓木拉日三峰，成为首支问鼎这座山峰的攀登队伍。在这场极限挑😆战中，ARC'TERYX始祖鸟以顶级装备全程护航，用硬核科技😂构筑生命防线，为刘洋团队提供了应对多重挑战的专业解决方案。在💯现代高山攀登运动，装备的重量是决定成败的关键要素之一。在本次💯的挑战过程中，刘洋选择使用始祖鸟Alpha SV Jacke😍t硬壳夹克和ALPHA SL 30 BACKPACK攀登背包😴作为核心装备。全新Alpha SV Jacket硬壳夹克升级🤗采用不含 PFAS 的独家100D Gore-Tex Pro💯 ePE 耐用防护材料，使其不仅更加轻量化，同时提升耐磨性，🥳为探险者筑牢安全防线。ALPHA SL 30 BACKPAC😡K攀登背包则是始祖鸟兼具轻量化和强韧的又一突破性产品，其重量🙄仅为444克（去除腰带或绑带后为316克），三层结构的ALU🤗ULA Graflyte™材料结合始祖鸟独有的结构性设计，使👍其容重比达到了行业领先水准。 霸王茶姬在美国开出第二家💯门店 日前，霸王茶姬北美第二家门店开业，该门店位于美国😊洛杉矶县的商场德尔阿莫时尚中心（Del Amo Fashio🔥n Center），按占地面积来算，是全美前十大购物中心。此😀外，霸王茶姬也即将在马来西亚开出第200家门店。今年5月，霸😡王茶姬在马来西亚与酒店业巨头联大集团（Magma）达成战略合😢作，计划在马来西亚开出更多家门店。 量子之歌2025财😡年Q4及全年财报：完成“奇梦岛”品牌升级，全面聚焦潮玩赛道构😆建IP生态 9月17日，量子之歌公布截至2025年6月🤯30日的2025财年第四季度及全年财报。随着公司全面聚焦潮玩💯业务，战略转型进入关键落地期，潮玩业务首次披露即展现成长性，🤩标志着向潮玩赛道全面聚焦的路径已清晰显现。财报显示，2025😡财年公司全年实现营收人民币27.26亿元，净利润3.57亿元😜；第四季度营收6.18亿元，净利润1.08亿元。值得关注的是👍，本季度首次纳入披露的潮玩业务实现营收6,578万元，占总营⭐收约10.6%。公司现金储备达10.41亿元，为潮玩业务的I😂P开发、渠道拓展及国际化布局提供充足资金保障。截至本公告发布🚀之日，公司达成全资控股深圳熠起文化有限公司（“Letsvan💯”）的相关安排，并完成品牌升级，中文品牌名焕新为“奇梦岛”。🥳 与此同时，公司已启动对原有非潮玩业务的重组，以集中资源深耕😍高成长赛道，战略聚焦进一步明晰。 首个企业应用AI成熟🌟度模型发布，欧莱雅中国作为唯一美妆企业入选行业案例 9🤗月12日，2025外滩大会上，上海交通大学安泰经济与管理学院😂、中银科技金融学院联合欧莱雅中国等五家企业，共同发布业界首个🤔企业应用AI成熟度模型（AI Adoption Maturi😎ty Model, AIM²），为企业应用AI提供了一套系统😍性的“导航系统”。其中，欧莱雅中国作为唯一美妆企业入选行业案😡例，并在该模型AI应用成熟度五大等级中，获评L3“体系优化级😢”，总分在全部10家案例企业中位列第二。欧莱雅北亚及中国首席🎉信息官赵枫受邀出席本次模型发布会，并在圆桌环节分享了欧莱雅中😉国在AI应用方面的领先经验和最新实践，为消费品行业AI转型提😜供了宝贵参考。欧莱雅自2018年开启美妆科技转型，持续以前沿🤩技术和创新生态加速布局，引领美妆行业变革。如今，欧莱雅中国将🌟AI视为未来的“基础能力”而非“锦上添花”，在IT团队和各部😂门的协同发力下，以AI能力和“美好科技”（Tech for 💯Good）理念为核心，加速推动根本性转型。 圣贝拉独栋🤯旅居系列BELLA VILLA 全球第六家入驻北京前门文华东🌟方酒店 近日，全球第六家圣贝拉独栋旅居系列BELLA 🤔VILLA入驻北京前门文华东方酒店，精选148-236m²的😀三档庭院套房，延续24小时1v1护士护理。据了解，圣贝拉独栋🙄旅居系列BELLA VILLA 作为圣贝拉高端独栋旅居护理子😅品牌，曾入驻厦门、杭州、上海三座城市，并先后在新加坡、美国开🤔启出海征程，为全球客户提供更加多元化的家庭护理选择。 😎威富集团出售Dickies 近日，威富集团宣布已与私人🤔控股品牌管理公司Bluestar Alliance达成协议，😊将以6亿美元现金出售旗下工装品牌Dickies，交易预计20😢25年底前完成。在一年前，威富集团为了降低债务，出售了旗下品🙌牌supreme。Dickies是一个标志性的美国传统品牌，😜一直以其耐用性、真实性和全球影响力而闻名，在55个国家分销，😍在2017年，该品牌被威富集团收购。 日本街头品牌「P🚀ERVERZE」中国首店落地深圳 近日，日本街头品牌「😎PERVERZE」中国首店落地深圳万象天地HAUS NOWH😀ERE2楼，将于9月20日开业。据其品牌发布消息，该店也是P⭐ERVERZE海外首家实体店铺。据悉，PERVERZE成立于❤️2016年的日本东京，以独特的混搭美学和复古灵感为核心，品牌😆旨在把上世纪80-90年代大规模量产前令人钟爱的经典服装改变👍成一系列反映当下人们精神和流行的街头服饰，通过不规则撕边剪裁😢、材质混搭等手法，创造出独特而叛逆的视觉效果。 欧莱雅😜携手松美术馆联动著名当代艺术家张晓刚，打造沉浸式“美之道”青🤯年美育项目 以当代艺术家张晓刚大型回顾性个展“读者与作😆者”为重要契机，欧莱雅中国携手松美术馆举办的“美之道・读者与🥳作者” 沉浸式青年美育项目正式启动。艺术家张晓刚、本次展览策👍展人崔灿灿、松美术馆执行馆长李克非、欧莱雅北亚及中国公共事务🙌总裁兰珍珍等多位嘉宾出席活动。作为本次活动的“青年美育伙伴”🚀，欧莱雅中国携手松美术馆，支持展览向所有学生免费开放，更于9🤯月14日以“美的启迪、美的升华、美的共生”为脉络，融合艺术沙😜龙、主题导览、百人共创绘画等丰富环节，共同打造了“美之道・读😴者与作者”沉浸式青年美育项目，鼓励公众，特别是学生朋友们在“❤️读者”与“作者”身份间自由切换，敢于成为美的共创者。 🤔美团王莆中：中国精致餐饮的中国特点更加突出，年轻一代对美学、😁味觉的定义更加全球化 9月15日，“2025黑珍珠餐厅😎指南食见先锋大会”在江苏常州举办。相较往年，更多“美食+”融😘合业态亮相大会，情感价值体验成创新关键。美团核心本地商业CE😀O王莆中表示，中国精致餐饮的内核理念是食以载道，不仅是味觉的😆享受，应该是文化、美学、哲学的综合体验，是以中国的饮食文化和😊哲学作为根基，通过最顶级的食材和技艺来承载消费者对于美食和情🤔感的体验需求。当下中国餐饮迎来重要转折期，中国精致餐饮的中国🌟特点会更加突出。年轻一代对美学、对味觉的定义会更加全球化。在🚀消费场景中，商务宴请会变少，悦己体验、小家庭、双人的聚会越来⭐越多，餐厅环境打造发生新变化。 东方甄选举办新疆阿勒泰😀演唱会 直播电商公司东方甄选携手多位实力唱将，将在风景😆如画的新疆阿勒泰喀纳斯举办直播演唱会。俞敏洪将带领东方甄选主🎉播团队，与著名音乐人水木年华、萨顶顶、王琪、容中尔甲、腾格尔🔥，共同演绎多首经典歌曲。本次《甄选的声音》新疆阿勒泰群星演唱😆会，将于9月19日晚19时起，通过抖音东方甄选直播间全程直播😡，东方甄选App在19日下午，独家直播演唱会的场地搭建、彩排❤️等精彩花絮。据悉，此次演出不仅包含经典歌曲演唱环节，还特别设🤗置了现场访谈等互动内容，让观众在欣赏音乐的同时，了解更多歌声🤗里的人生故事。自成立以来，东方甄选一直以文化传播为使命，不仅😜通过直播间为网友介绍高品质的农产品、地方特产，还持续举办多种🙄文化活动，让网友在直播间获得高品质的文化享受。 亚马逊😀海外购微信小程序上线六周年，销售额和活跃用户双双增长 😅2025年9月，亚马逊海外购微信小程序迎来上线六周年庆。过去😘一年[ 数据来源：亚马逊海外购微信小程序数据]，亚马逊海外购🤔微信小程序活跃用户数量同比增长近60%，销售额同比近翻倍，越😢来越多的中国消费者在这里发现属于自己的品质海淘生活。2019🤩年9月，亚马逊海外购专属微信小程序全新上线。无需下载、即用即😡走，这是继亚马逊购物App之外的全新购物体验。六年以来，亚马😘逊海外购小程序为中国消费者打造了基于兴趣圈层的消费场景，为活🙄跃在众多兴趣圈层的消费者提供了多种多样的闪光生活灵感和先锋的👍海外生活方式。 潮流新品 水獭吨吨上新“东方轻乳😘茶” 水獭吨吨推出轻乳茶新品—东方茉莉轻乳茶、东方木兰👏轻乳茶。秉承干净配方的产品理念，选用100%纯牛乳和茶，不添😆加奶茶基底乳等科技成分，提供给消费者“简单一点点，才是好奶茶😉”的快乐体验。原料方面东方茉莉轻乳茶选用茉莉之乡广西横州茉莉😀花，馥郁花香融入奶，另一款东方木兰轻乳茶，添加云南大叶种红茶❤️奶香醇厚，每杯轻乳茶卡路里不过百，只有外卖奶茶四分之一热量，😁入口轻盈顺滑，茶香醇厚悠长，同时满足低糖要求，真正给到消费者😀秋冬奶茶的健康无负担体验。 lululemon上线全新🌟网球系列 lululemon大使Leylah Fern❤️andez、Frances Tiafoe与 Ethan Qu🤗inn将携手征战2025网球中国赛季。与此同时，lulule🎉mon也将推出全新网球系列服饰，并于赛事期间在北京、上海和武👍汉等城市门店呈现网球系列特别陈列。女士装备方面，Leylah👍 Fernandez上身演绎的Textured Mesh网球🙌纹理网面运动背心，采用四面弹性的独特纹理网面面料，并配有内置😆可拆卸胸垫，下装可选择同系列Textured Mesh纹理网😢面网球裙以及经典的Varsity风琴褶高腰网球裙，贴心的内衬❤️底部硅胶设计，减少大幅度跑动造成的卷边上缩。男士客人可以选择😀Tennis网球短袖 T 恤或运动背心两种版型，易流汗部位特😅别使用网面材质，更加透气。下装推荐同系列Tennis网球短裤⭐或由Frances Tiafoe上身的Striped Mes🔥h网球条纹网面短裤。球场之外，lululemon还推出了一系👍列兼顾运动元素与生活风格的网球单品，包括Cotton-Ble🎉nd网球棉混纺绞花针织开衫、Steady State™ 圆领😅卫衣 *图案款、Racket带球拍收纳袋背包。 有创意🔥营销 喜茶合作人气大厨黎子安推出限定牛肝菌风味喜拉朵 😂 9月13日，喜茶邀请灵感好友香港大厨黎子安在喜茶深圳欢😂乐LAB店一同发布“米其牛肝菌喜拉朵”新品，这款新品以黎子安😆在近期大热的美食综艺《一饭封神》中创作的“菌菇三吃”为灵感，🎉将牛肝菌、松茸元素融入意式冰淇淋中，带来独特的风味体验。即日🚀起，米其牛肝菌喜拉朵将在喜茶深圳欢乐LAB店、喜茶广州天环L🙌AB店开启为期一个月的限时销售。上新当日，黎子安本人惊喜空降🤯喜茶深圳欢乐海岸LAB店，在喜茶“灵感茶话会”中，与现场观众😉共同品尝新品，分享交流美食背后的灵感。 TANBOER😢坦博尔官宣钟楚曦为全球品牌代言人 9月15日，TANB😜OER坦博尔官宣钟楚曦成为其全球品牌代言人，带来「山野自有「😁曦」引力」户外主张，与坦博尔一起共赴山野之美，探索户外生活方😆式的更多可能。作为一名在多领域发展的实力演员，钟楚曦始终以专😁业实力和真挚表达深入不同角色。她勇于突破、追寻真实的态度，与🤗TANBOER坦博尔的品牌精神不谋而合。深耕功能性服饰领域二🤗十六年的国货品牌，以专业级羽绒科技为起点，专注于从冬季运动到👏春夏山野、从雪场到城市，覆盖滑雪、登山、徒步等户外的全场景，😎构建起全场景功能性服饰新趋势，实现人与自然的和谐共鸣。 ❤️ HELLY HANSEN携手王一博开启地心奇境之旅 🤔9月12日，HELLY HANSEN于亚洲第一长洞——双河洞🌟举办「视野之外 别有洞天」主题活动，携手全球品牌代言人王一博😂，以从海洋走向山野的探野之心，共同揭开地心奇境的壮丽篇章。步😆入洞穴深处，HELLY HANSEN「视野之外 别有洞天」户😢外大秀于自然奇境中开启。在幽蓝激光投射出的雷电与海浪中，模特💯身着航海系列服装无畏前行，向品牌百年航海基因致敬；倏忽之间，😎海面凝结成冰，HELLY HANSEN滑雪系列随即登场，模特🤯身着H2EXPLORER系列向远而行；来到大秀最终篇章，溶洞🙌化作极境，诠释ODIN奥丁系列的色彩灵感，结合硬核科技，守护🎉探索者直面户外极端环境。HELLY HANSEN将持续给予户🙄外探险专业支持，助力探索家于视野之外，持续激励全球探索者无畏😢前行。 投融资快讯 社区智能健康平台「坚蛋运动」❤️完成数千万元B轮融资 「坚蛋运动」近日完成数千万元B轮🙄融资，本轮由上海宥世基金、上海动潮投资共同投资，资金将重点用😆于智能化升级、门店在全国范围的加速布局、会员服务体系完善以及⭐海外市场开拓等。坚蛋运动成立于2017年，是微柠科技旗下的社👏区智能健康平台，自创立起便希望革新传统健身模式，打造“方便快🤗捷”、“低门槛”、“智能化”的健康生活新范式。其团队成员由来😀自知名互联网企业、健身设备制造企业的员工以及运动科学研究机构🤩的团队组成。返回搜狐，查看更多