以往的视频处理和生成技术面临众多限制，但凭借自主开发的LSD模型，AI视频生成技术目前正逐渐崭露头角，同时取得了多项创新性的突破。
滤镜局限与AI生成潜力
传统滤镜的效能相对有限，其主要作用在于进行基础的色彩调整和样式设定，这就像是对视频进行一次基本的“化妆”处理，却未能对视频内容进行深入的分析和理解。相较于其他产品，谷歌的Veo3等AI生成视频采用的扩散模型展现出明显不同，这种模型能够精确捕捉所需生成视频的具体内容；它不仅限于滤镜的简单应用，还能同步创作出充满创意的AI视频；这一创新为视频创作领域拓展了新的发展方向。
LSD模型特点
该技术基于自主开发的Live（LSD）模型，实现了视频逐帧的生成，并保证了时间上的连贯性。相较于以往的方法，LSD模型展现出显著差异，它支持视频合成的全面交互性，使得在视频生成过程中可以持续进行提示、变换以及编辑等操作，从而突破了传统视频模型的功能限制。
传统模型问题
以往的视频模型存在诸多缺陷，它们要么生成固定长度且相对较短的影片，要么在采用自回归方法生成时，视频质量不尽如人意，输出结果通常较短。尽管定长模型在产出高质量片段方面表现出色，但其非因果性设计以及全片段推理过程往往导致处理延迟，从而限制了实时交互和系统的扩展能力。尽管分块推理在提升系统扩展性方面有所贡献，但它同时也降低了响应速度，并且可能累积误差。
实时生成突破
这些技术之间相互协作，大幅提高了模型的反应效率，与过去模型相比，速度提高了16倍。这一提升使得模型能够达到每秒24帧的实时视频输出。实时扩散模型还在应用领域上进行了扩展，它被用于开放域的可提示视频生成，实现了零延迟、实时处理速度和前所未有的极高稳定性，这一成就超越了以往任何组合的成果。
交互性优势
过往的视频生成系统在处理视频片段时常常出现时间上的滞后，这一特点限制了它们在交互式应用场景中的适用性。但LSD技术凭借其独特的因果反馈循环机制，确保了视频生成过程中的时间连续性。该技术能够不断调整自身，以适应视频内容与动作的变化，并能即时响应用户指令，生成连续的视频序列。更重要的是，LSD技术能够对输入内容做出即时反应，实现了无延迟的视频生成。
应用前景与意义
LSD的诞生带来了重大影响，特别是在直播领域。即便设备条件受限，它也能将直播画面转化为全新的视觉体验，实现所谓的“完美直播”。其逐帧生成技术使得视频制作更加灵活，交互性显著提升，为视频创作和直播等多个领域带来了革命性的变革。
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