論文の概要: Speed by Simplicity: A Single-Stream Architecture for Fast Audio-Video Generative Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21986v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 13:49:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.694439
• Title: Speed by Simplicity: A Single-Stream Architecture for Fast Audio-Video Generative Foundation Model
• Title（参考訳）: Speed by Simplicity: 高速オーディオビデオ生成ファウンデーションモデルのためのシングルストリームアーキテクチャ
• Authors: SII-GAIR, Sand. ai, :, Ethan Chern, Hansi Teng, Hanwen Sun, Hao Wang, Hong Pan, Hongyu Jia, Jiadi Su, Jin Li, Junjie Yu, Lijie Liu, Lingzhi Li, Lyumanshan Ye, Min Hu, Qiangang Wang, Quanwei Qi, Steffi Chern, Tao Bu, Taoran Wang, Teren Xu, Tianning Zhang, Tiantian Mi, Weixian Xu, Wenqiang Zhang, Wentai Zhang, Xianping Yi, Xiaojie Cai, Xiaoyang Kang, Yan Ma, Yixiu Liu, Yunbo Zhang, Yunpeng Huang, Yutong Lin, Zewei Tao, Zhaoliang Liu, Zheng Zhang, Zhiyao Cen, Zhixuan Yu, Zhongshu Wang, Zhulin Hu, Zijin Zhou, Zinan Guo, Yue Cao, Pengfei Liu,
• Abstract要約: 本稿では,人中心生成のためのオープンソースオーディオビデオ生成基盤モデルdaVinci-MagiHumanを紹介する。 DaVinci-MagiHumanは、単一ストリームトランスフォーマーを使用して、同期ビデオとオーディオを共同で生成する。 中国語(マンダリン語とカントン語)、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語の多言語音声生成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.79436545460808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present daVinci-MagiHuman, an open-source audio-video generative foundation model for human-centric generation. daVinci-MagiHuman jointly generates synchronized video and audio using a single-stream Transformer that processes text, video, and audio within a unified token sequence via self-attention only. This single-stream design avoids the complexity of multi-stream or cross-attention architectures while remaining easy to optimize with standard training and inference infrastructure. The model is particularly strong in human-centric scenarios, producing expressive facial performance, natural speech-expression coordination, realistic body motion, and precise audio-video synchronization. It supports multilingual spoken generation across Chinese (Mandarin and Cantonese), English, Japanese, Korean, German, and French. For efficient inference, we combine the single-stream backbone with model distillation, latent-space super-resolution, and a Turbo VAE decoder, enabling generation of a 5-second 256p video in 2 seconds on a single H100 GPU. In automatic evaluation, daVinci-MagiHuman achieves the highest visual quality and text alignment among leading open models, along with the lowest word error rate (14.60%) for speech intelligibility. In pairwise human evaluation, it achieves win rates of 80.0% against Ovi 1.1 and 60.9% against LTX 2.3 over 2000 comparisons. We open-source the complete model stack, including the base model, the distilled model, the super-resolution model, and the inference codebase.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人中心生成のためのオープンソースオーディオビデオ生成基盤モデルdaVinci-MagiHumanを紹介する。 daVinci-MagiHumanは、テキスト、ビデオ、オーディオを自己アテンションのみを通じて統一トークンシーケンス内で処理する単一ストリームトランスフォーマーを使用して、同期されたビデオとオーディオを共同で生成する。 このシングルストリーム設計は、マルチストリームやクロスアテンションアーキテクチャの複雑さを回避しつつ、標準的なトレーニングや推論インフラストラクチャで簡単に最適化できる。 このモデルは人間中心のシナリオにおいて特に強く、表現力のある顔のパフォーマンス、自然な音声表現調整、現実的な身体の動き、正確な音声とビデオの同期を生成する。 中国語(マンダリン語とカントン語)、英語、日本語、韓国語、ドイツ語、フランス語の多言語音声生成をサポートする。 効率的な推論のために、単一ストリームバックボーンをモデル蒸留、潜在空間超解像、Turbo VAEデコーダと組み合わせ、単一のH100 GPU上で5秒256pビデオを生成する。 自動評価では、daVinci-MagiHumanは主要なオープンモデルの中で最高の視覚的品質とテキストアライメントを達成し、音声認識における単語誤り率 (14.60%) は低い。 対人評価では、2000年のLTX 2.3と比較すると、Ovi 1.1に対して80.0%の勝利率と60.9%の勝利率を達成する。 ベースモデル、蒸留モデル、超解像モデル、推論コードベースを含む、完全なモデルスタックをオープンソースにします。

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