Yan 框架：重新定义实时交互式视频生成的未来
一、什么是 Yan 框架？
Yan 是由腾讯团队开发的交互式视频生成基础框架，它突破了传统视频生成技术的局限，将 AAA 级游戏画质、实时物理模拟与多模态内容创作融为一体。通过整合三大核心模块（高保真模拟、多模态生成、多粒度编辑），Yan 首次实现了「输入指令→实时生成→动态编辑」的完整交互式视频创作流程。
关键突破：在 1080P/60FPS 条件下实现实时互动生成，支持跨域风格融合与物理机制精确模拟。
二、为什么需要这样的技术？
传统视频生成面临三大痛点：
| 痛点 | 传统方案局限 | Yan 的解决方案 |
|---|---|---|
| 实时性 | 20-30FPS 低帧率，交互延迟高 | 1080P/60FPS 实时渲染 |
| 内容可控性 | 固定内容生成，难以动态修改 | 支持帧级动作控制与实时提示词修改 |
| 物理真实性 | 简化物理引擎，难以模拟复杂机制 | 精确复现游戏级物理交互（如惯性、碰撞） |
三、Yan 的三大核心模块
1. AAA 级模拟模块（Yan-Sim）
技术亮点
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超压缩 VAE 编码器
将图像空间分辨率压缩 32 倍（传统方案仅 8 倍），配合通道维度扩展（16 通道→256 通道），实现高保真隐空间表达。 -
移窗去噪推理
通过滑动窗口机制并行处理多帧数据，结合 KV 缓存技术减少重复计算，单帧生成延迟低至 0.07 秒。
效果对比
| 指标 | The Matrix | PlayGen | Yan-Sim |
|---|---|---|---|
| 分辨率 | 720P | 128P | 1080P |
| 帧率 | 16FPS | 20FPS | 60FPS |
| 物理模拟精度 | 低 | 中 | 高 |
2. 多模态生成模块（Yan-Gen）
创新设计
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分层式视频描述系统
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全局描述：定义静态世界观（如” medieval castle with Gothic architecture”） -
局部描述：动态事件细节（如” character jumps over wooden fence with momentum”）
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动作控制交叉注意力
动作指令通过专用编码器注入每个扩散块，实现帧级动作响应（如按左键→角色左转）。
生成效果
案例：输入”奔跑穿过雪地并跳过栏杆”，模型生成包含：
✅ 角色惯性运动 ✅ 雪地材质反馈 ✅ 栏杆碰撞检测
3. 多粒度编辑模块（Yan-Edit）
核心思想
将交互机制模拟与视觉渲染解耦：
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机制模拟层
基于深度图学习结构依赖的物理规则（如门需要钥匙才能打开） -
视觉渲染层
通过 ControlNet 将深度图渲染为任意风格（如下午茶风格→赛博朋克风格）
编辑类型
| 编辑粒度 | 可修改内容 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 粗粒度 | 添加/删除场景元素（如门、梯子） | 快速关卡设计 |
| 细粒度 | 修改材质/光照/纹理 | 美术风格迭代 |
案例：将”旋转平台”改为”木门”，角色可正常与新物体交互
四、如何构建训练数据？
数据收集流程
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智能体探索
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随机动作 + PPO 强化学习结合 -
覆盖 90+ 不同场景
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数据清洗
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视觉过滤器：剔除低方差图像（遮挡/渲染失败） -
异常过滤器：移除卡顿视频段 -
规则过滤器：排除违反游戏机制的数据
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平衡采样
按坐标分布、碰撞状态等属性均衡采样
数据规模
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总帧数 | 4亿帧 |
| 分辨率 | 1080P |
| 帧率 | 30FPS |
| 场景类型 | 90+种 |
五、技术实现细节
1. 模型训练流程
阶段 1：VAE 训练
# 输入：连续两帧拼接 (H=1024, W=1792, C=6)
# 输出：隐空间表示 (h=32, w=56, C=16)
encoder = nn.Sequential(
DownBlock1(),
DownBlock2(), # 空间压缩比从8→32
ChannelExpand() # 通道维度扩展
)
阶段 2：扩散模型训练
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扩散强制策略：对每个帧独立加噪，模拟推理过程 -
因果注意力机制：仅允许当前帧关注历史帧
2. 实时推理优化
| 优化技术 | 效果 |
|---|---|
| FP8 量化 | 1.5-2倍速度提升 |
| CUDA图捕获 | 消除内核启动开销 |
| 模型并行部署 | 跨GPU流水线处理 |
六、典型应用场景
1. 游戏开发
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快速原型验证：设计师输入文本描述→实时生成可交互场景 -
动态内容生成：玩家输入”火山爆发”，场景即时响应
2. 虚拟制片
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虚拟场景扩展：输入参考图→生成连续可探索环境 -
跨域融合：将现实场景照片与游戏角色实时合成
七、常见问题解答
Q1: Yan 与传统游戏引擎的区别？
A: Yan 是生成式模拟系统，区别于传统引擎的预制逻辑：
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不需要手动编写碰撞检测代码 -
支持自由修改场景元素并保持物理一致性 -
可生成训练数据反哺强化学习
Q2: 如何保证长视频一致性？
A: 采用分层式描述系统：
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全局描述锚定世界观（不变） -
局部描述动态更新（可变）
Q3: 需要哪些硬件支持？
A: 推理配置：
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单卡 NVIDIA H20：12-17FPS -
4卡 NVIDIA H20：30FPS
八、技术局限性
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长时一致性挑战：复杂交互场景易出现时空不一致 -
硬件依赖性强：需高端 GPU 实现实时性能 -
动作空间限制：当前基于游戏引擎动作集 -
编辑依赖文本描述：需改进自然语言接口
九、未来展望
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模型轻量化：开发边缘设备友好版本 -
跨域扩展：将游戏场景生成能力迁移到现实世界 -
多模态输入增强：支持语音、手势等控制方式
“Yan 为下一代 AI 内容引擎指明了方向” —— 腾讯研究院
十、延伸阅读
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项目官网 -
Qwen2.5-VL 技术报告 -
[Rectified Flows 原理](https:// proceedings.neurips.cc/paper/2024/hash/…)
