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MAGI-1

论文方法总览：MAGI-1 的方法架构。

MAGI-1（Sand AI）：图生视频、视频生成；Runner 一致性待确认; 独立环境 `magi-official-cu124`。

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MAGI-1 是 Sand AI 开源的自回归视频生成模型，catalog 记录其图生视频与通用视频生成任务，并作为 Apache-2.0 元数据的高优先级开源候选跟踪。WorldFoundry 路径已完备，checkpoint 缺失会在运行时报告。

论文官方 Teaser：MAGI-1 的视频生成论文配图。
论文官方 Teaser：MAGI-1 的视频生成论文配图。
论文方法总览：MAGI-1 的方法架构。
论文方法总览：MAGI-1 的方法架构。

记录论文为arXiv 2505.13211。

代码：SandAI-org/MAGI-1。

构建运行命令

推理 Pipeline
MAGI1Pipelineworldfoundry.pipelines.video_official.pipeline_official_video
任务Interactive Video interactive-video
环境magi-official-cu124
设备CUDA 12.4
Runnerworldfoundry.pipeline
加载方式from_pretrained
调用方式native_or_standard_invocation
worldfoundry-eval run \
  magi-1 \
  --pipeline.task-profile interactive-video \
  --json

用来做什么

magi-1 是记录的文本/图像到视频线。需要同一张卡片上同时有 prompt 与静帧条件时用它。

上游将 MAGI-1 描述为按块自回归生成、使用因果注意力的大型视频模型，支持流式续写。本仓库仅记录 prompt+image 输入契约与 generated_video 产物；规模与内部细节仓库未记录。

catalog 记录的任务包括 图生视频、视频生成。模态上，它接受图像，输出视频。

记录的评测入口包括VBench（基础视频生成质量评测）。

运行时契约

可选 prompt、negative_prompt、input_path、frames、fps；产物 magi-1.mp4。

CLI task profile：interactive-video。绑定的 pipeline 类是 MAGI1Pipeline。

系列状态：Runner 一致性待确认。

尚无 runner parity 记录——应视为未完成 GPU 验证。 先就位 MAGI-1 权重；缺失时路径会给出明确报错。

Checkpoint 属于外部资产——权重缺失时会在运行时报告，而不会自动下载。

在 WorldFoundry 中运行

启动 worldfoundry-eval run magi-1 --pipeline.task-profile interactive-video 采样视频。上方命令构建器按已记录任务切换 --pipeline.task-profile，发出的仍是 worldfoundry-eval run。

运行环境是独立 profile magi-official-cu124（Python 3.10.12，CUDA 12.4）。

记录的权重仓库包括 sand-ai/MAGI-1。准备环境并检查本地资产：bash scripts/inference/prepare_model_infer.sh magi-1；下载缺失的公开权重时加 --download。

记录 license 为 apache-2.0；状态：Runner 一致性待确认。