摘要：MAGI-1是由中国团队Sand.ai推出的全球首个开源自回归视频生成大模型，其核心技术基于扩散模型和Transformer架构，支持文本到视频、图像到视频、视频续写等多种任务，并在物理规律预测、时间轴控制等核心能力上实现了突破性进展。以下是其关键信息与技术亮
阅读提醒：1、如果想在本地运行至少需要4090显卡。2、官网是收费的，官网是英文的。
MAGI-1是由中国团队Sand.ai推出的全球首个开源自回归视频生成大模型，其核心技术基于扩散模型和Transformer架构，支持文本到视频、图像到视频、视频续写等多种任务，并在物理规律预测、时间轴控制等核心能力上实现了突破性进展。以下是其关键信息与技术亮点：
自回归分块生成机制 MAGI-1将视频拆分为24帧的固定长度片段（chunk），通过自回归方式逐块生成。每个片段独立去噪并通过流式传输拼接，实现无限长视频生成和实时预览。这种设计保留了时间因果性，使视频动作更符合现实物理规律（如先有因后有果）。创新的注意力机制块因果注意力（Block-Causal Attention）：确保当前片段生成时仅关注历史信息，避免未来信息泄露。
并行注意力块（Parallel Attention Block）：优化空间和时间维度的信息交互，提升生成效率。
QK归一化与分组查询注意力（GQA）：增强训练稳定性，减少显存消耗。训练与推理优化
采用**流匹配（Flow-Matching）**训练目标，分阶段提升数据分辨率和视频长度，强化复杂运动的生成能力。
结合扩散步骤蒸馏技术，通过自一致性约束减少推理步骤，支持低资源部署（如单张RTX 4090运行4.5B模型）。物理规律预测能力 在Physics-IQ基准测试中，MAGI-1以56.02%的准确率超越Sora、可灵等模型，尤其在物体运动轨迹、流体力学模拟等场景表现突出。例如，生成“海浪冲击帆船”时能精准预测船体倾斜角度和水流动。秒级时间轴控制 用户可通过文本指令精确调整每一秒的镜头细节，如“前5秒聚焦人物面部，后3秒镜头缓慢拉远”，实现影视级分镜控。无限长度与流畅性 支持流式生成和视频无限续写，生成的长视频（如10分钟以上）场景过渡自然，无画面撕裂或逻辑断层。基准测试表现
VBench-I2V：在提示保真度、主体完整性等指标上达到SOTA水。
人类评估：在运动质量、指令遵循等维度优于HunyuanVideo、Wan-2.1等开源模型，接近闭源商业模型（如Kling）。生成效率
24B模型生成1秒视频需约4分钟（RTX 4090），4.5B蒸馏版速度提升3倍，且画质损失可控。应用领域
影视创作：快速生成分镜脚本或动态预览。
实时交互：游戏NPC动态响应、虚拟主播实时动作生成。
工业仿真：模拟机械运动、流体动力学测试。开源与部署
已开源24B和4.5B参数模型，支持HuggingFace下载及本地部署。
提供在线体验平台（sand.ai/magi），新用户免费获500积分（可生成50秒视频）。当前限制
画面稳定性在快速运动场景中仍有提升空间。
推理延迟受自回归架构耦合性影响，长视频生成需优化。未来计划
探索解耦设计，分离内容生成与物理模拟模块以降低延迟。
推出更高清版本（如720p）及多模态交互功能。
MAGI-1通过自回归架构和算法创新，填补了高质量生成与实时应用之间的鸿沟，为开源视频生成领域树立了新标杆。其技术细节可参考技术报告和GitHub仓库。
技术报告的PDF：https://static.magi.world/static/files/MAGI_1.pdf
GitHub仓库：https://github.com/SandAI-org/MAGI-1/tree/main
来源：孙晏欣