故宫博物院携手火山引擎发布AIGC创意大片:让文物在AI世界“过中秋”

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故宫博物院建院100周年之际,火山引擎携手故宫博物院,依托豆包·视频生成模型Seedance 1.0 Pro和豆包·图像创作模型Seedream 4.0推出《故宫宝贝团圆夜》创意视频,让故宫馆藏的文物在数字世界中“活跃”起来。 这支中秋视频,以故宫博物院的陶瓷馆、书画馆、家具馆、雕塑馆为叙事空间,将东汉、北宋、明、清等超二十件文物进行“活化”:太和殿前的铜龟被玉兔唤醒,王献之《中秋帖》也变得灵动,三彩马扬蹄而起奔赴月宫……紫禁城中的文物瑰宝在豆包大模型的助力下向观众生动“走”来。首次以影视级视频生成技术,复原出可感知的历史现场,让故宫“走”到观众面前,让历史在眼前演绎。 视频中,“紫檀重檐楼阁式嵌珐琅更钟”准时敲响,“青花三友花卉玉兔纹盘”中的玉兔跃然而下,穿梭于宫墙殿宇之间。所经之处,“酱黄釉陶犬”受惊苏醒,“定窑白釉孩儿枕”上的孩童揉了揉眼睛,连石桌上的白玉酒壶和花卉盆景也加入了这场中秋团圆。 豆包两大模型协作“执导”,重现文化新生命 这场视觉盛宴的背后,是火山引擎的豆包大模型的技术驱动——豆包图像创作模型Seedream 4.0负责“演员定妆”,确保每个文物的AI形象一致性;豆包视频生成模型Seedance 1.0 Pro担当“导演”,通过运镜调度、动作协调等实现影视级视频生成。二者协同运作,将故宫的太和殿、慈宁宫、武英殿、文华殿等建筑一一复刻,东汉至明清的二十余件文物担任演员,在中秋月夜演绎这场文物瑰宝“复活”影像大片。 超强主体一致性,确保文物形象不“走形”。Seedream 4.0凭借超强主体一致性能力与“细节控”特质,多角度抽取文物关键信息,毛发柔顺的玉兔、憨态可掬的孩童,精准的文物细节为Seedance 1.0 Pro生成视频提供了高一致性的图像基础。 4K直出+影视级美感,打造“一镜到底”沉浸体验。Seedream 4.0能够生成4K超高清图像,质量达到商业应用水准;配合Seedance 1.0 Pro的“无缝多镜头叙事”能力,观众能够跟随玉兔的脚步“一镜到底”探索故宫角落。 超高运动稳定性,再现物理世界真实感。视频中花瓣飘落、釉面高光等画面,Seedance 1.0 Pro的多维度奖励模型与反馈学习机制,能够保障画面稳定,呈现出和真实世界相差无几的效果。 复杂场景调度能力,实现多角色有序协同。面对玉兔、陶犬、仙鹤等多文物同场出现的复杂场景,Seedance 1.0 Pro能对多主体进行独立控制,精准设定其动作时序与路径,让叙事更加合理有序,画面更加生动自然。 AI助力文化传承,文物“活”出新温度 技术的温度在于理解与连接,让今人能够直观感受历史文化的脉搏。目前,故宫博物院已有超100万件文物完成数字化采集,“数字文物库”平台文物影像收录已达10万件,通过“云端建库”的创新模式,深藏宫墙的文物瑰宝正在以开放姿态走向大众。 与此同时,火山引擎也在文物活化与文化传承领域持续探索。在数字文博领域,火山引擎利用AIGC技术绘制非遗百景图,生动展现中国传统技艺;与北京大学联合研发的“识典古籍”平台已开放超3万部古籍;此外,还利用数字活化技术将山西高平二郎庙金代戏台和北京正乙祠古戏楼等历史建筑生成数字资产,打造“虚拟直播间”,让观众远程“触摸”历史建筑,助力传统戏剧的当代传播。 本次火山引擎与故宫博物院联合推出的AIGC中秋视频,是双方在文化传承领域的又一次深度共创。借助数字技术,沉睡的文物从展厅“跃出”,生动走入公众的精神生活,文化血脉也在创新中延续,焕发出全新生命力。 上游新闻 马亮返回搜狐,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)

中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多

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