用人工智能生成視頻，是許多人樂于嘗試的應用。但AI的技術缺陷也引來很多吐槽：“上一段視頻中生成的是張三，下一段視頻就變成了另一張臉。無論怎么調整，都無法讓兩段視頻的主角變成同一人。”人物角色一致性的難題，讓AI難以制作出同一人物角色、不同故事情節的短片，大大限制了AI生成視頻的應用場景。
2025年1月，稀宇科技（MiniMax）發布的最新視頻模型化解了這一難題。用戶只需提供1張人物的正面照片，不論生成多少段風格迥異的視頻，主角都是這個人。這讓網友驚呼，一張照片就能做電影，這不是夢！
在創業過程中，MiniMax始終堅持技術驅動。動態視頻中如何保持人物面部多角度的真實度和穩定性，如何保持人物角色高度一致……開發團隊進行了大量技術探索，比選不同的技術路徑，最后開發出S2V模型——只需傳統方案1%的輸入量和計算成本，“上傳1張圖片”的效果就足夠好。在3年多時間里，一次次迭代升級，文生視頻、圖生視頻、主體參考等功能持續優化。這些創新，讓海螺AI視頻在激烈競爭中殺出重圍，用戶分布在全球超200個國家和地區。
在文生語音等功能上，MiniMax也走出了差異化路線。網友發現，MiniMax的語音功能竟然帶有情緒調節和效果器功能，AI生成的語音可以帶上開心、難過、生氣等情緒，這一創新讓有聲書和廣播劇的生產力大幅提升。“通用人工智能不是簡單的互聯網流量變化，而是計算范式的顛覆式創新，將會引領生產力、社會分工以及產業結構的深刻變革。”MiniMax創始人閆俊杰說。
算力、算法和數據是人工智能發展的“鐵三角”。MiniMax創立之初，算力和數據十分有限，唯一選擇就是在算法上求突破。從2023年夏天開始，公司將80%的算力與研發資源投入底層架構研發，這在外人看來就像一場豪賭。“我們在工程上遇到的很多問題，源于一片漆黑的未知。”公司技術團隊在沒有成熟經驗可供借鑒的情況下，一次次試錯，持續進行摸索。一年后，公司成功推出基于MoE架構的模型。今年1月，大規模實現線性注意力機制的MiniMax-01模型誕生，并逐漸為行業廣泛認可。
“底層模型能力是決定大模型應用成功與否的首要因素。”MiniMax副總裁劉華告訴記者，雖然照著現成的圖紙蓋樓相對容易，但圖紙的不足也會限制樓房的高度。我們選擇用自己的圖紙構筑大廈，一開始或許慢一些，但希望能更好應對未來的挑戰。底層架構如同AI“新基建”，MiniMax-01模型突破了長文本處理瓶頸，可高效處理最長400萬token（詞元）的上下文。在工業領域，該模型可以快速解析百萬字設備日志，輔助故障診斷；在醫療場景，它可連續跟蹤患者數年病歷，生成個性化治療方案。最近兩年，大模型技術快速迭代，國際國內AI行業都在白熱化競爭。底層模型一次重大迭代對產品帶來的優化效果，會遠超在工程實現層面對產品進行“雕花”。這也是MiniMax始終緊盯模型本身，加速迭代升級的重要原因。
作為上海人工智能高地孵化的代表性企業，MiniMax的成長離不開這座城市獨特的文化和基因。上海匯聚了全球頂尖的AI人才，大量富有熱情的年輕人才，為產業快速發展提供了支撐。在MiniMax上海總部大樓，研發人員持續增多。不久前，上海推出人工智能“模塑申城”實施方案，在算力、場景、數據、人才方面推出一批有力舉措。上海還積極推動大模型企業與場景企業對接。以MiniMax為例，他們與小紅書合作打造生成式智能搜索，與閱文集團合作將數千本小說變成超自然、高保真的有聲書等，通過相互賦能實現更快發展。閆俊杰相信，“真正有價值的事，不是當前做得怎么樣，而是技術進化的速度。”
用人工智能生成視頻，是許多人樂于嘗試的應用。但AI的技術缺陷也引來很多吐槽：“上一段視頻中生成的是張三，下一段視頻就變成了另一張臉。無論怎么調整，都無法讓兩段視頻的主角變成同一人。”人物角色一致性的難題，讓AI難以制作出同一人物角色、不同故事情節的短片，大大限制了AI生成視頻的應用場景。
2025年1月，稀宇科技（MiniMax）發布的最新視頻模型化解了這一難題。用戶只需提供1張人物的正面照片，不論生成多少段風格迥異的視頻，主角都是這個人。這讓網友驚呼，一張照片就能做電影，這不是夢！
在創業過程中，MiniMax始終堅持技術驅動。動態視頻中如何保持人物面部多角度的真實度和穩定性，如何保持人物角色高度一致……開發團隊進行了大量技術探索，比選不同的技術路徑，最后開發出S2V模型——只需傳統方案1%的輸入量和計算成本，“上傳1張圖片”的效果就足夠好。在3年多時間里，一次次迭代升級，文生視頻、圖生視頻、主體參考等功能持續優化。這些創新，讓海螺AI視頻在激烈競爭中殺出重圍，用戶分布在全球超200個國家和地區。
在文生語音等功能上，MiniMax也走出了差異化路線。網友發現，MiniMax的語音功能竟然帶有情緒調節和效果器功能，AI生成的語音可以帶上開心、難過、生氣等情緒，這一創新讓有聲書和廣播劇的生產力大幅提升。“通用人工智能不是簡單的互聯網流量變化，而是計算范式的顛覆式創新，將會引領生產力、社會分工以及產業結構的深刻變革。”MiniMax創始人閆俊杰說。
算力、算法和數據是人工智能發展的“鐵三角”。MiniMax創立之初，算力和數據十分有限，唯一選擇就是在算法上求突破。從2023年夏天開始，公司將80%的算力與研發資源投入底層架構研發，這在外人看來就像一場豪賭。“我們在工程上遇到的很多問題，源于一片漆黑的未知。”公司技術團隊在沒有成熟經驗可供借鑒的情況下，一次次試錯，持續進行摸索。一年后，公司成功推出基于MoE架構的模型。今年1月，大規模實現線性注意力機制的MiniMax-01模型誕生，并逐漸為行業廣泛認可。
“底層模型能力是決定大模型應用成功與否的首要因素。”MiniMax副總裁劉華告訴記者，雖然照著現成的圖紙蓋樓相對容易，但圖紙的不足也會限制樓房的高度。我們選擇用自己的圖紙構筑大廈，一開始或許慢一些，但希望能更好應對未來的挑戰。底層架構如同AI“新基建”，MiniMax-01模型突破了長文本處理瓶頸，可高效處理最長400萬token（詞元）的上下文。在工業領域，該模型可以快速解析百萬字設備日志，輔助故障診斷；在醫療場景，它可連續跟蹤患者數年病歷，生成個性化治療方案。最近兩年，大模型技術快速迭代，國際國內AI行業都在白熱化競爭。底層模型一次重大迭代對產品帶來的優化效果，會遠超在工程實現層面對產品進行“雕花”。這也是MiniMax始終緊盯模型本身，加速迭代升級的重要原因。
作為上海人工智能高地孵化的代表性企業，MiniMax的成長離不開這座城市獨特的文化和基因。上海匯聚了全球頂尖的AI人才，大量富有熱情的年輕人才，為產業快速發展提供了支撐。在MiniMax上海總部大樓，研發人員持續增多。不久前，上海推出人工智能“模塑申城”實施方案，在算力、場景、數據、人才方面推出一批有力舉措。上海還積極推動大模型企業與場景企業對接。以MiniMax為例，他們與小紅書合作打造生成式智能搜索，與閱文集團合作將數千本小說變成超自然、高保真的有聲書等，通過相互賦能實現更快發展。閆俊杰相信，“真正有價值的事，不是當前做得怎么樣，而是技術進化的速度。”
本文鏈接：MiniMax緊盯底層模型加速迭代http://m.lensthegame.com/show-2-10792-0.html
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