NVIDIAのAI研究チームが動画生成AIモデル「LongLive-2.0」を公開しました。LongLive-2.0はリアルタイム生成および長時間にわたる一貫した動画生成を目的として開発されたモデルで、NVFP4での量子化を念頭に設計することで省メモリかつ高精度な動画生成を実現しています。
LongLive-2.0
https://nvlabs.github.io/LongLive/LongLive2/
AIモデルは「量子化」と呼ばれる技術を用いることでメモリ使用量を削減することができます。NVIDIAのBlackwell世代以降のGPUはFP4に量子化したAIモデルを実行できるのですが、既存のAIモデルの場合はFP4に量子化した際の品質低下が課題となっていました。LongLive-2.0はトレーニングの段階からNVFP4での量子化を念頭に設計されており、メモリ使用量を削減しつつ品質低下も抑えることができます。
以下の画像は左側がBF16精度、右側はNVFP4精度での動画生成結果を示しています。NVFP4精度だとテクスチャーの質感が粗くなっていますが、プロンプトの指示は守れています。
NVFP4量子化版のLongLive-2.0はメモリ使用量が19.4GBに抑えられており、生成速度はベースモデルと比べて1.84倍に高速化しています。
ベースモデルとNVFP4量子化版の生成結果の差はLongLive-2.0のプロジェクトページに掲載された作例で確認できます。
LongLive-2.0は「ベースモデル」「NVFP4量子化版の4ステップ生成モデル」「NVFP4量子化版の2ステップ生成モデル」の3種類がオープンモデルとして公開されています。ライセンスはNVIDIA Open Model Licenseです。
Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B · Hugging Face
https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B
Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B-NVFP4-S4 · Hugging Face
https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B-NVFP4-S4
Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B-NVFP4-S2 · Hugging Face
https://huggingface.co/Efficient-Large-Model/LongLive-2.0-5B-NVFP4-S2
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