Visko Orbis 1.0: A Live Model for Real-Time Interactive Long Video Generation
يُعد Visko Orbis 1.0 نموذجاً حياً وتفاعلياً قادراً على توليد فيديوهات بدقة 4K في الوقت الفعلي لمدة ساعة كاملة وبمعدل 24 إطاراً في الثانية، تتيح التبديل الديناميكي للمطالبات وتحافظ على اتساق الجودة والأسلوب من خلال نظام ذاكرة متعدد المقاييس محدود.
تخيل أنك تشاهد فيلماً، ولكن بدلاً من الجلوس والاسترخاء وترك القصة تكتمل، أنت المخرج، وكاتب السيناريو، والممثل الرئيسي، وكل ذلك في آن واحد. يمكنك أن تصرخ "قطع!" وتغير الحبكة في منتصف المشهد، ويقوم الفيلم فوراً بتحديث المشهد التالي بناءً على فكرتك الجديدة. هذا هو حلم توليد الفيديو التفاعلي في الوقت الفعلي. لفترة طويلة، كان صنع الفيديوهات بواسطة الحواسيب يشبه خبز كعكة: تخلط المكونات (الأمر النصي)، وتنتظر حتى تُخبز (عملية التوليد)، وبمجرد خروجها من الفرن، تكون قد انتهت. إذا أردت إضافة المزيد من حبيبات الشوكولاتة، كان عليك البدء من جديد. ولكن ماذا لو استطعت الوصول إلى داخل الفرن أثناء خبز الكعكة وتغيير الوصفة، فتقوم الكعكة بتعديل نفسها فوراً؟ هذا هو عالم "النماذج الحية" (Live Models). هذه البرامج الحاسوبية لا تكتفي بالإجابة على سؤال ثم تتوقف؛ بل تستمر في العمل، مثل شخصية مستمرة في لعبة فيديو، جاهزة للتفاعل مع أوامرك في اللحظة التي تعطيها إياها. لقد كان التحدي الكبير دائماً هو الحفاظ على اتساق القصة. إذا غيرت القصة في منتصف الطريق، فهل ينسى الشخص هويته؟ هل تتحول الخلفية إلى كتلة ضبابية مشوشة؟ هل يعلق الفيديو في حلقة مفرغة؟ لقد حاول العلماء بناء نظام يمكنه التعامل مع هذه القصص الطويلة والمتغيرة دون أن يفقد عقله أو أسلوبه.
دخل Visko Orbis 1.0، وهو نظام جديد يعمل كمخرج فيديو فائق الذكاء ولا يكل ولا يمل. فكر فيه كمؤلف قصص سحري يمكنه نسج حكاية فيديو لمدة ساعة كاملة، وإذا قررت فجأة: "في الواقع، اجعل السماء أرجوانية واجعل الكلب يطير"، فإن الفيديو لا يتعطل أو يبدأ من جديد. بدلاً من ذلك، يدمج فكرتك الجديدة بسلاسة في القصة المستمرة، مظهراً التغيير في أقل من ثانية. لقد بنى الفريق وراء هذا النظام نظاماً لا يصنع مجرد مقاطع فيديو قصيرة مدتها 5 ثوانٍ؛ بل يبني "بثاً حياً" للفيديو يمكن أن يستمر لساعات. إنهم يسمونه "نموذجاً حياً" لأنه يظل حياً ونشطاً، حاملاً ذاكرة لما حدث في الدقيقة الماضية وفي الساعة الماضية، بحيث تظل الشخصيات والمناظر ثابتة حتى مع تحولات الحبكة وتغيراتها.
إذن، كيف تعمل هذه الخدعة السحرية؟ تخيل أن الفيديو لا يتم صنعه دفعة واحدة، بل في كتل صغيرة غير مرئية تسمى "القطع" (chunks). يبني النظام قطعة واحدة، ثم التالية، ثم التي تليها. السر يكمكمن في "بنك ذاكرة" خاص يحتفظ بالتفاصيل المهمة — مثل لون قميص الشخصية الرئيسية أو نمط الغابة — دون أن يزدحم بالمعلومات. ومع طول الفيديو، يقوم النظام بضغط الذكريات القديمة والبعيدة (مثل "ماذا حدث قبل 30 دقيقة") في ملخص، بينما يحتفظ بالماضي القريب (الثواني القليلة الماضية) بدقة عالية. هذا يسم يسمح للفيديو بالاستمرار لساعات دون أن يرتبك الحاسوب أو تنحرف الألوان نحو درجات غريبة من اللون الأخضر.
تظهر الورقة البحثية أن هذا النظام يمكنه توليد فيديو بدقة 4K (وهي دقة فائقة الوضوح والحدة) وبمعدل 24 إطاراً في الثانية (السرعة القياسية للأفلام السلسة) في الوقت الفعلي. وهذا يعني أنه يمكنك مشاهدة الفيديو وهو يظهر على شاشتك أثناء صناعته، ويمكنك كتابة أمر نصي جديد في أي لحظة — سواء كنت تصنع رسوماً متحركة، أو بثاً مباشراً، أو رفيقاً افتراضياً — وسيتحدث الفيديو فوراً. لقد اختبر الباحثون هذا النظام مقابل أنظمة رائدة أخرى ووجدوا أن Visko Orbis 1.0 كان الأفضل في الحفاظ على جودة الفيديو، واتباع التعليمات، والاستقرار عبر فترات طويلة. في الواقع، عندما لعب البشر لعبة كان عليهم فيها اختيار أفضل فيديو طويل من بين مجموعة من الخيارات، اختاروا Visko Orbis 1.0 أكثر من أي نظام آخر، وأشادوا بشكل خاص بمدى ثباته وموثوقيته بمرور الوقت.
لم يبنِ الفريق المحرك فحسب؛ بل علموه أيضاً كيف يتعلم من مكتبة ضخمة من الفيديوهات، حيث قاموا بتصفية الفيديوهات السيئة وتنظيم الجيدة منها لكي يتعلم الذكاء الاصطناعي كيفية سرد قصص منطقية. حتى أنهم أضافوا "فحصاً فيزيائياً" خاصاً للتأكد من أنه عندما تُرمى كرة، فإنها تسقط للأسفل مثل كرة حقيقية، وليس مثل بالون عائم. والنتيجة هي أداة تحول توليد الفيديو من مهمة ثابتة لمرة واحدة إلى محادثة حية ومتجددة بين الإنسان والآلة. الأمر لا يتعلق فقط بصنع فيديو؛ بل يتعلق بإبقاء القصة حية، جاهزة لتغيير اتجاهها متى أردت، دون أن تفقد خيط الأحداث أبداً.
ملخص تقني: Visko Orbis 1.0
بيان المشكلة
تعمل أنظمة توليد الفيديو الحالية (مثل Sora وVeo وKling) بشكل أساسي وفق نموذج "غير متصل" (offline paradigm): حيث يرسل المستخدم أمراً (prompt)، ثم ينتظر المعالجة، ويتلقى مقطعاً ثابتاً لا يمكن تعديله. وبينما تتفوق هذه الأنظمة في الدقة البصرية وتوليد المقاطع القصيرة، إلا أنها تفشل في دعم التجارب التفاعلية المباشرة حيث يتم استهلاك الفيديو أثناء إنشائه (مثل البث المباشر، أو السرد القصصي التفاعلي، أو الرفقاء الافتراضيين). إن المحاولات الحالية لإنتاج فيديو متدفق أو تفاعلي تعالج فقط جوانب معزولة — مثل التدفق السببي، أو التفاعل المحدود، أو الاستقرار طويل الأمد — لكنها تفتقر إلى نظام متكامل يدعم في وقت واحد التحكم الفوري للمستخدم، والتوليد المستمر طويل الأمد دون انحراف في الجودة، والتسليم التدريجي. علاوة على ذلك، يتطلب تقديم مثل هذه النماذج في الوقت الفعلي حل اختناقات الاستدلال المتعلقة بإعادة استخدام الحالة، والتنفيذ المتوازي، والترقية التصاعدية التدريجية.
المنهجية
تم صياغة Visko Orbis 1.0 كـ نموذج حي (Live Model): وهو عملية مستمرة تولد الفيديو في الوقت الفعلي تحت ساعة زمنية متواصلة، وتقبل التحديثات دون الحاجة لإعادة التهيئة. يعتمد النظام على نموذج فيديو كامن مجزأ (chunk-wise latent-video model) يقوم بتوليد كتل زمنية متتالية مع الحفاظ على ذاكرة متعددة المقاييس محدودة للتدفق السابق.
1. تنقيح البيانات ومسار التدريب
يستخدم مسار التدريب محرك بيانات متعدد المراحل لتصفية وتوسيم وإعادة موازنة مجموعة ضخمة من الفيديوهات الخام:
معالجة البيانات: تخضع الفيديوهات الخام لتقطيع مدرك للقطات (من 3 إلى 240 ثانية)، وتصفية أمنية متعددة الطبقات، وتصفية جودة متتالية (لتقييم السلامة الهيكلية، والتماسك الزمني، والحركة). وتضمن إعادة موازنة التوزيع تغطية مجالات متنوعة (الطبيعة، المناطق الحضرية، الصناعة، الألعاب) لمنع انهيار النموذج في أنماط بصرية ضيقة.
التوسيم (Captioning): يقوم نظام توسيم متعدد المراحل بتوليد توصيفات للأحداث المنفردة للإشراف الشامل، وتوصيفات زمنية متوافقة مع الأحداث تربط الأفعين بفترات زمنية محددة، مما يمكن النموذج من التعامل مع تبديل الأوامر داخل الفيديو الواحد.
التدريب التدريجي:
التدريب المسبق ثنائي الاتجاه: تم التدريب على فيديوهات مدتها 1-5 ثوانٍ لإنشاء أولوية بصرية قوية. ភាព التكيف مع التدفق (Streaming Adaptation): تم تكييف النموذج للتوليد السببي المجزأ على فيديوهات مدتها 3-10 ثوانٍ باستخدام هدف تدفق مستقيم (linear rectified-flow objective).
التدريب المتوسط: تخصص في بيانات الأحداث المنفردة والمتعددة لتحسين طبيعية الحركة والتماسك الزمني.
الضبط الدقيق: استُخدمت مجموعات فرعية مختارة بشرياً عالية الجودة لتحسين الدقة البصرية وانتقالات الأحداث.
ما بعد التدريب: يتضمن تدريب تدفق قليل الخطوات عبر التقطير (إزالة الفرع غير المشروط) والتعلم المعزز النسبي للمجموعات (GRPO) لتحسين الجودة البصرية، والحركة، والمواءمة بين النص والفيديو. ويُستخدم نموذج عالم كامن (latent world model) لتقييم المستقبلات المرشحة من حيث المعقولية الفيزيائية.
2. بنية النموذج والذاكرة
الصياغة: يولد النموذج كتلًا zk مشروطة بتعليمات نصية ck، ومراجع بصرية rk، وتاريخ محدود Hk. تُعامل التعليمات كضوابط خارجية؛ وتؤثر التحديثات فقط على الكتل غير الملتزم بها (uncommitted chunks).
الذاكرة متعددة المقاييس المحدودة: لدعم عمليات توليد تصل إلى ساعات، يحتفظ النظام بالتاريخ الأخير بالدقة الأصلية للكامن (latent resolution) بينما يضغط المسافات الزمنية الأقدم تدريجياً في حالة متعلمة ذات سعة ثابتة. وهذا يمنع تراكم الأخطاء وانحراف الألوان مع الحفاظ على حسابات ثابتة لكل كتلة.
الترقية التصاعدية (Super-Resolution): يقوم نموذج ترقية تصاعدية للفيديو أحادي التحسين بتحويل الكتل الأصلية (832 × 480) إلى مخرجات بدقة 4K. وهو يستخدم مشفرات تلقائية مكررة زمنياً وانتباه نافذة مكانية للحفاظ على اتساق الحركة دون إدخال تبعيات ذاتية التكرار (autoregressive dependencies) بين الكتل.
3. الاستدلال والتقديم
تم تصميم حزمة الاستدلال من أجل التسليم التدريجي والتفاعل في الوقت الفعلي:
التحكم الحي: يتم تشفير الأوامر بشكل غير متزامن وتطبيقها عند حدود الكتل. ويحافظ ملخص الأوامر المتدحرج (rolling prompt summary) على السياق عبر التفاعلات.
التنفيذ الأمثل: يستخدم النظام تنفيذ Transformer مجمّع، ونوى مدمجة (fused kernels)، وتنفيذاً متعدد المعالجات الرسومية للتسلسل الكامل (باستخدام تقسيم التسلسل بأسلوب Ulysses) لتقليل زمن الاستجابة.
تثبيت الانحراف: تُطبق ضوابط تكيفية مع المحتوى (مثل الاضطراب الإضافي، وتدرج RoPE الزمني، وتوجيه الأمر السلبي المدرك للحركة) لتثبيت عمليات التوليد طويلة الأمد ضد الأخطاء المتراكمة.
المخرجات: تقدم الحزمة فيديو بدقة 4K وبمعدل 24 إطاراً في الثانية مع متوسط استجة مرئية لتحديثات الأوامر يقل عن ثانية واحدة.
المساهمات الرئيسية
صياغة موحدة للفيديو الحي: عملية تدفق كامن مجزأة ومستمرة حيث تنتقل الحالة البصرية عبر الكتل، مما يسمح للتعليمات المرتبطة بالزمن بتغيير المسار دون إعادة تشغيل العملية. هذا يدعم استمرار (T2V) و(I2V) و(V2V) تحت واجهة واحدة.
بيانات وتدريب متوافق مع الأحداث: محرك بيانات متعدد المراحل ينتج توصيفات محلية زمنياً ومنهجاً تعليمياً ينتقل من أولويات الفيديو القصير إلى التدفق المشروط بالتاريخ، بما في ذلك تدريب محدد على تبديل الأوامر والاستقرار طويل الأمد.
ذاكرة محدودة لتوليد طويل الأمد: آلية تحتفظ بالتاريخ الأخير بدقة عالية بينما تضغط البيانات الأقدم في حالة ثابتة، مما يتيح عمليات توليد تصل لساعة كاملة دون انحراف واضح في الجودة أو اللون.
تدريب تدفق قليل الخطوات: مسار يجمع بين تقطير التوجيه، ومطابقة توزيع الإجبار الذاتي، والتعلم المعزز (GRPO) للمواءمة مع مكافآت جودة الفيديو والمعقولية الفيزيائية.
تصميم مشترك لتقديم عالي الدقة عبر البث: حزمة تقديم محسنة تدمج إعادة استخدام الحالة، وتوازي التسلسل لكتلة واحدة، ونموذج ترقية تصاعدية مدرك للمرجع لتحقيق تسليم 4K في الوقت الفعلي.
النتائج
يقيّم البحث Visko Orbis 1.0 في 74 حالة تشمل فيديوهات تتراوح بين 1-3 دقائق مع عدة تبديلات في الأحداث، مقارنة بالأنظمة الرائدة مثل Helios وSelf-Forcing وLongLive وCausal-Forcing.
المقاييس الكمية:
DOVER: حقق أعلى الدرجات الجمالية (0.8101) والتقنية (0.5572).
VideoAlign: سجل أفضل درجات الجودة البصرية (1.5777) وجودة الحركة (1.8646)، بالإضافة إلى أعلى لوغاريتم مواءمة للنص (0.1043).
تفضيل البشر (HPSv3): سجل متوسط إطار قدره 8.1018 وحد أدنى قدره 6.9719.
ساحة تفضيل البشر (Human Preference Arena): في دراسة جنباً إلى جنب مع 9 أنظمة، حقق Visko Orbis 1.0 أعلى Elo إجمالي (1838) وأعلى Elo للاستقرار الزمني (1940). وبينما أظهرت الأنظمة الأخرى (مثل HappyOyster) دقة بصرية تنافسية، أظهر Orbis ميزة واضحة في الحفاظ على تجارب مشاهدة متماسكة طويلة الأمد والتعامل مع تبديلات التعليمات.
الاتساق طويل الأمد: يوضح الشكل 1 أنه خلال عملية توليد مدتها 3600 ثانية (ساعة واحدة)، يحافظ النظام على جودة جمالية مستقرة، ومواءمة للأوامر، وتشبع لوني (مسارات HSV) مقارنة بالأنظمة المرجعية التي تظهر انحرافاً.
الأهمية والادعاءات
يضع البحث Visko Orbis 1.0 كأول تحقيق لنموذج النموذج الحي (Live Model) لتوليد الفيديو. ويدعي أنه ينقل حدود توليد الفيديو من إنتاج مقاطع ثابتة ومحدودة إلى استدامة تدفق بصري قابل للتحكم. من خلال دمج التوليد المعتمد على الحالة، والتدريب المتوافق مع الأحداث، والتقديم الفعال في الوقت الفعلي، يُمكّن النظام المستخدمين من توجيه توليد الفيديو باستمرار أثناء حدوثه. يؤكد المؤلفون أن هذا العمل يدفع بتوليد الفيديو نحو وسيط إبداعي مستجيب، يدعم تطبيقات تتراوح من البث المباشو والسرد القصصي التفاعلي إلى الروبوتات والرفقة الافتراضية، كل ذلك مع الحفاظ على دقة بصرية عالية واستقرار زمني على فترات ممتدة.