Seaweed-7B: Cost-Effective Training of Video Generation Foundation Model
作者: Team Seawead, Ceyuan Yang, Zhijie Lin, Yang Zhao, Shanchuan Lin, Zhibei Ma, Haoyuan Guo, Hao Chen, Lu Qi, Sen Wang, Feng Cheng, Feilong Zuo, Xuejiao Zeng, Ziyan Yang, Fangyuan Kong, Meng Wei, Zhiwu Qing, Fei Xiao, Tuyen Hoang, Siyu Zhang, Peihao Zhu, Qi Zhao, Jiangqiao Yan, Liangke Gui, Sheng Bi, Jiashi Li, Yuxi Ren, Rui Wang, Huixia Li, Xuefeng Xiao, Shu Liu, Feng Ling, Heng Zhang, Houmin Wei, Huafeng Kuang, Jerry Duncan, Junda Zhang, Junru Zheng, Li Sun, Manlin Zhang, Renfei Sun, Xiaobin Zhuang, Xiaojie Li, Xin Xia, Xuyan Chi, Yanghua Peng, Yuping Wang, Yuxuan Wang, Zhongkai Zhao, Zhuo Chen, Zuquan Song, Zhenheng Yang, Jiashi Feng, Jianchao Yang, Lu Jiang
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-11 (更新: 2025-05-05)
备注: Technical report (some typos fixed)
💡 一句话要点
Seaweed-7B：一种高性价比的视频生成基础模型训练方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 扩散模型 低成本训练 基础模型 深度学习 计算机视觉 生成模型
📋 核心要点
- 现有视频生成模型通常需要巨大的计算资源，限制了其可及性和应用范围。
- Seaweed-7B通过精心设计，在有限的计算资源下，实现了与更大模型相当甚至更优的性能。
- 该模型具有强大的泛化能力，可以通过微调或持续训练适应各种下游任务。
📝 摘要（中文）
本技术报告介绍了一种经济高效的视频生成基础模型训练策略。我们提出了一个参数约为70亿（7B）的中等规模研究模型，名为Seaweed-7B，该模型完全从零开始训练，使用了665,000个H100 GPU小时。尽管训练资源适中，但Seaweed-7B在性能上与规模更大的同类视频生成模型相比，表现出极具竞争力的性能。在资源受限的环境中，设计选择尤为重要。本技术报告重点介绍了增强中等规模扩散模型性能的关键设计决策。经验表明，我们观察到两点：（1）Seaweed-7B的性能与在更多GPU资源上训练的更大模型相当，甚至超过了它们；（2）我们的模型具有强大的泛化能力，可以通过轻量级微调或持续训练有效地适应各种下游应用。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决视频生成模型训练过程中计算资源需求过高的问题。现有的大型视频生成模型需要大量的GPU资源进行训练，这使得许多研究者和开发者难以负担，限制了该技术的普及和应用。
核心思路：论文的核心思路是通过精心设计模型结构和训练策略，在有限的计算资源下，训练出一个高性能的视频生成模型。关键在于找到模型规模、训练数据和训练方法之间的最佳平衡点，从而在资源受限的情况下实现最佳性能。
技术框架：Seaweed-7B是一个基于扩散模型的视频生成模型。整体框架遵循典型的扩散模型流程，包括前向扩散过程和反向生成过程。具体来说，模型首先将视频数据逐步加入噪声，直到完全变成噪声。然后，模型学习如何从噪声中逐步恢复出原始视频数据。
关键创新：该论文的关键创新在于其在资源受限的情况下，通过精细的设计选择，实现了高性能的视频生成。这些设计选择包括模型结构的优化、训练数据的选择和预处理、以及训练策略的调整。
关键设计：具体的技术细节包括：(1) 模型结构：采用了参数量约为70亿的中等规模模型，避免了过度参数化。(2) 训练数据：使用了高质量的视频数据集，并进行了数据清洗和预处理。(3) 训练策略：采用了高效的训练算法和优化器，并进行了超参数调整。(4) 损失函数：使用了标准的扩散模型损失函数，并进行了一些改进，以提高生成视频的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Seaweed-7B在665,000 H100 GPU小时的训练下，实现了与更大规模模型相当甚至更优的性能。实验结果表明，Seaweed-7B在视频生成质量、多样性和泛化能力方面都表现出色，证明了其在高性价比视频生成方面的潜力。
🎯 应用场景
Seaweed-7B具有广泛的应用前景，包括视频编辑、游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域。它可以用于生成各种类型的视频内容，例如动画、特效、场景模拟等。由于其训练成本较低，因此可以更容易地被研究者和开发者使用，从而推动视频生成技术的发展。
📄 摘要（原文）
This technical report presents a cost-efficient strategy for training a video generation foundation model. We present a mid-sized research model with approximately 7 billion parameters (7B) called Seaweed-7B trained from scratch using 665,000 H100 GPU hours. Despite being trained with moderate computational resources, Seaweed-7B demonstrates highly competitive performance compared to contemporary video generation models of much larger size. Design choices are especially crucial in a resource-constrained setting. This technical report highlights the key design decisions that enhance the performance of the medium-sized diffusion model. Empirically, we make two observations: (1) Seaweed-7B achieves performance comparable to, or even surpasses, larger models trained on substantially greater GPU resources, and (2) our model, which exhibits strong generalization ability, can be effectively adapted across a wide range of downstream applications either by lightweight fine-tuning or continue training. See the project page at https://seaweed.video/