Dawa Technology lança Scenes AI com modelo de 34B em tempo real usando RTX

Dawa Technology apresenta Scenes AI, modelo de 34 bilhões de parâmetros que gera vídeo em tempo real a 720p/25 fps em uma única GPU RTX, segundo a empresa.

Por Redação Noticiário IA

· 2 min de leitura

Dawa Technology lança Scenes AI com modelo de 34B em tempo real usando RTX
Imagem: Pandaily — Tecnologia chinesa

Resumo rápido

  • Scenes AI da Dawa Technology gera vídeo 720p/25 fps em tempo real usando uma GPU RTX.
  • O modelo de 34 B parâmetros ativa apenas 4 B por passo, reduzindo o uso de GPU em até 60 %.
  • Em testes internos, a empresa reportou 98,2 % de sucesso em edições e 93,3 % de retenção de identidade.
Entenda o contexto

Scenes AI é um modelo de mundo que mantém um estado persistente da cena, permitindo edições em tempo real sem redesenhar todo o vídeo. A tecnologia combina controle de variáveis de cena com geração esparsa, o que reduz o uso de GPU.

Dawa Technology, empresa de Chongqing que surgiu da produção virtual de filmes, detalhou o Scenes AI, um modelo de mundo em tempo real que transforma o vídeo de uma câmera comum em um ambiente editável e persistente.

Arquitetura que separa controle e geração

O sistema divide a cena em variáveis – como objetos, iluminação e física – que podem ser lidas e modificadas individualmente. Quando algo muda, apenas a parte afetada é atualizada, ao invés de redesenhar todo o quadro. Essa abordagem combina duas camadas: a camada de controle, baseada no módulo Latent Stage, e a camada de renderização, LiveStage, que usa difusão esparsa causal para amostrar somente as regiões alteradas.

Com 34 bilhões de parâmetros, o modelo ativa cerca de 4 bilhões por passo (aproximadamente 11,8 %). Segundo a empresa, isso reduz o consumo de GPU entre 40 % e 60 % e acelera a inferência de três a cinco vezes em relação a difusões de vídeo convencionais.

Em um teste de edição contínua, a Dawa informou 98,2 % de taxa de sucesso para edições direcionadas e 93,3 % de retenção de identidade de pessoas. O sistema roda localmente, sem necessidade de computação em nuvem, usando CUDA, TensorRT e NVENC.

O produto recebeu um prêmio de excelência no NVIDIA startup showcase em Suzhou no dia 15 de outubro, entre 30 membros do programa NVIDIA Inception selecionados de mais de 580 candidatos.

Os detalhes sobre disponibilidade comercial, preço ou planos de licenciamento não foram divulgados pela empresa.

Referências

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