Fugu-MT 論文翻訳(概要): MAGI-1: Autoregressive Video Generation at Scale

論文の概要: MAGI-1: Autoregressive Video Generation at Scale

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13211v1
Date: Mon, 19 May 2025 14:58:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.678831
Title: MAGI-1: Autoregressive Video Generation at Scale
Title（参考訳）: MAGI-1: 大規模自動回帰ビデオ生成
Abstract要約: 我々は,映像チャンクの連続を自動回帰予測して映像を生成する世界モデルMAGI-1を提案する。テキスト命令で条件付けられたI2V(Image-to-Video)タスクで高いパフォーマンスを実現する。 MAGI-1の最大の変種は、24億のパラメータで構成され、最大400万のトークンのコンテキスト長をサポートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.70210883833553
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present MAGI-1, a world model that generates videos by autoregressively predicting a sequence of video chunks, defined as fixed-length segments of consecutive frames. Trained to denoise per-chunk noise that increases monotonically over time, MAGI-1 enables causal temporal modeling and naturally supports streaming generation. It achieves strong performance on image-to-video (I2V) tasks conditioned on text instructions, providing high temporal consistency and scalability, which are made possible by several algorithmic innovations and a dedicated infrastructure stack. MAGI-1 facilitates controllable generation via chunk-wise prompting and supports real-time, memory-efficient deployment by maintaining constant peak inference cost, regardless of video length. The largest variant of MAGI-1 comprises 24 billion parameters and supports context lengths of up to 4 million tokens, demonstrating the scalability and robustness of our approach. The code and models are available at https://github.com/SandAI-org/MAGI-1 and https://github.com/SandAI-org/MagiAttention. The product can be accessed at https://sand.ai.
Abstract（参考訳）: 我々は,連続フレームの固定長セグメントとして定義されるビデオチャンク列を自動回帰予測して映像を生成する世界モデルMAGI-1を提案する。 MAGI-1は、時間とともに単調に増加するチャンク毎のノイズを識別するために訓練され、因果時間モデリングを可能にし、ストリーミング生成を自然にサポートする。テキスト命令で条件付けられた画像対ビデオ(I2V)タスクに対して強力なパフォーマンスを実現し、アルゴリズムの革新と専用のインフラストラクチャスタックによって実現された、高時間一貫性とスケーラビリティを提供する。 MAGI-1は、チャンクワイズプロンプトによる制御可能な生成を容易にし、ビデオ長に関わらず一定のピーク推論コストを維持することにより、リアルタイム、メモリ効率のデプロイメントをサポートする。 MAGI-1の最大の変種は、24億のパラメータで構成され、最大400万のトークンのコンテキスト長をサポートし、我々のアプローチのスケーラビリティと堅牢性を示している。コードとモデルはhttps://github.com/SandAI-org/MAGI-1とhttps://github.com/SandAI-org/MagiAttentionで入手できる。この製品はhttps://sand.ai.comでアクセスできる。

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