基于MoE架构的AIGC引擎：海螺AI重新定义人机协同新范式

海螺AI打造AIGC工作流新范式

• [海螺AI 介绍](#海螺AI 介绍)
• • 文本到图像（`Text-to-Image`）
  • 文本到视频（`Text-to-Video`）
  • 图像到视频（`Image-to-Video`）
  • 视频生成管线
  • 技术推进路线
• [MaaS 平台 简介](#MaaS 平台 简介)
• • 什么是MaaS平台
  • 为什么选择蓝耘MaaS平台？
  • • 硬件架构深度适配
    • 软件栈深度集成
    • 端到端性能优化
• MaaS平台一键调用海螺AI
• • 如何注册并部署
  • 使用教程
  • [获取 API Key](#获取 API Key)
  • API接口调用
• 写在最后

海螺AI 介绍

海螺AI是由上海稀宇科技有限公司（MiniMax）研发的一款前沿人工智能工具，其核心技术基于自研的万亿参数MoE（混合专家）大语言模型ABAB6.5和MiniMax语音大模型。该工具集成了文本生成、语音交互、多模态理解与生成等功能，旨在提供高效、智能的解决方案，覆盖个人用户、企业及行业场景。

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文本到图像（Text-to-Image）

核心架构：C-Diffusion框架

• 改进的ControlNet集成

在传统扩散模型（如Stable Diffusion）基础上，引入多粒度条件注入机制：

• 全局控制：通过CLIP文本编码器提取语义嵌入，引导图像整体风格与主题（如"赛博朋克城市夜景"）。
• 局部控制：基于OpenPose关键点检测或用户提供的草图（Sketch），通过可训练适配器（Adapter）注入物体位置、姿态等细粒度信息，定位误差（Localization Error）较基线模型降低32%。
• 动态噪声调度：采用自适应时间步采样策略，在生成初期（高噪声阶段）侧重语义对齐，后期（低噪声阶段）聚焦细节优化，COCO数据集FID（Fréchet Inception Distance）达8.3（对比Stable Diffusion v2.1的9.7）。

多专家MoE解码器

• 解码阶段采用专家路由机制，根据输入文本类型（如"写实摄影""卡通插画""3D渲染"）动态选择风格化生成专家模型，在ArtBench-10测试集上风格匹配准确率提升至94.6%。

训练策略与数据

多模态预训练：

• 使用5亿级图文对（LAION-5B中文增强版）进行对比学习（Contrastive Learning），对齐文本与图像嵌入空间，文本-图像检索Recall@1达58.2%。
• 引入对抗性负样本挖掘（Adversarial Negative Mining），提升模型对歧义文本（如"苹果"指水果或公司）的鲁棒性。

人类反馈强化学习（RLHF）

• 通过偏好数据集（200万条人工标注样本）训练奖励模型（RewardModel），优化生成图像的审美质量（如构图、色彩协调性），在用户评分测试中平均满意度达4.7/5.0。

全局控制 局部控制 文本输入 CLIP文本编码器 控制类型 语义嵌入 草图/姿态编码 MoE路由层 风格化专家网络 分层扩散解码 图像输出

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文本到视频（Text-to-Video）

时空联合建模架构

分层扩散模型

时空分离U-Net：将视频生成分解为空间域（单帧内容）与时间域（帧间运动）双路径处理：

• 空间编码器：继承 C-Diffusion 的图像生成能力，确保单帧质量。
• 时间编码器：采用3D卷积+ Transformer 混合结构，建模物体运动轨迹与镜头变换（如平移、缩放），在Kinetics-600动作数据集上运动连贯性评分达4.2/5.0。

关键帧插值优化：首先生成关键帧（1fps），再通过光流估计（RAFT算法）与帧插值（AdaCoF-Net）提升至目标帧率（24/30fps），SSIM（结构相似性）达0.89。

动态场景控制

脚本化视频生成

• 支持分镜脚本输入（如"镜头1：全景展示雪山；镜头2：拉近至登山者特写；转场：淡入淡出"），通过时序条件编码器（TemporalCondition Encoder）解析脚本指令，控制视频节奏与镜头语言。
• 在用户自定义测试中，脚本指令执行准确率达82.3%。

物理引擎辅助生成

• 对涉及物理规律的内容（如流体模拟、刚体碰撞），调用 NVIDIAPhysX 引擎生成运动轨迹作为先验，降低模型学习难度，在流体模拟任务中物理合理性评分提升41%。

数据集	指标	海螺AI	Pika 1.0	Sora
UCF-101	视频分类准确率	68.5%	63.2%	72.1%
MSR-VTT	文本-视频检索 Recall@1	34.7%	28.9%	38.5%
用户主观测试	运动连贯性（5分制）	4.1	3.8	4.3

文本输入 分镜脚本解析 关键帧生成:1fps 3D卷积运动建模 物理引擎验证 光流插值:24fps 视频输出

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图像到视频（Image-to-Video）

技术实现
输入图像 VAE编码器 静态潜变量共享 动态LSTM预测 时空扩散融合 视频输出

图像条件扩散模型

• 输入图像经VAE编码为潜变量，作为扩散过程的初始条件，通过跨注意力机制（Cross-Attention）融合文本提示与图像内容，生成与输入图像语义一致且动态演化的视频。
• 在DAVIS数据集上，内容一致性指标（CLIP-I）达0.81（基线模型0.73）。

运动解耦生成

• 采用运动编码器（Motion Encoder）分离图像中的静态背景与动态前景：
• 静态背景：通过跨帧共享潜变量实现时间稳定性。
• 动态前景：基于LSTM预测运动轨迹，支持物体移动、形变等动作。

在合成数据测试中，背景抖动率（Jitter Score）降低至0.12（基准模型0.35）。

应用场景

• 商品动态展示：将产品静态图转化为360度旋转展示视频，支持电商平台自动生成营销素材。
• 历史照片活化：为老照片添加动态元素（如风吹动树叶、人物微笑），MOS评分达4.4。

45% 30% 15% 10% 行业应用分布 电商素材生成 影视预可视化 教育模拟 数字孪生

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视频生成管线

三阶段生成流程：
图像理解 语义场景图构建 物理引擎模拟 神经渲染

图像理解层：

• 基于 GLIPv2 的开放域对象检测 + 关系提取

物理引擎层：

• 集成 NVIDIA PhysX 实现粒子/刚体运动模拟

渲染层：

• 基础帧生成：Stable Video Diffusion-XL
• 特效合成：NeRF 动态光照 + GAN 细节增强

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技术推进路线

基础架构迭代（早期阶段）

核心技术突破：

• 基于扩散模型（Diffusion Models ）或 Transformer 架构，优化视频生成的时空一致性。
• 引入分层式生成策略（如分阶段生成低分辨率骨架+细节增强），降低计算复杂度。
• 采用对抗性训练（GAN）或自监督学习，提升生成视频的物理合理性与运动连贯性（用户评分4.1的关键）。

多模态融合（中期阶段）

跨模态对齐：

• 构建大规模"文本-视频-音频"三元数据集，强化多模态语义关联（支撑MSR-VTT文本检索34.7%的Recall@1表现）。

• 引入CLIP-like预训练模型，提升文本指令到视频内容的精准映射能力。

• 动态注意力机制优化，解决长视频生成的上下文遗忘问题。

场景化应用优化（当前阶段）

垂直领域适配：

• 针对游戏、影视、广告等行业需求，定制化生成模板与风格迁移工具（如特定画风、角色动作库）。
• 低资源场景优化：通过知识蒸馏或模型压缩技术，降低推理成本（适应端侧部署）。
• 交互式编辑功能：支持用户通过文本/草图实时修改生成内容。

未来技术方向（公开目标）

物理引擎集成：

• 结合刚体动力学模拟，增强复杂场景（流体、碰撞）的生成真实性。

长时序生成突破：

• 开发记忆增强网络，支持小时级连贯叙事视频生成。

3D空间理解：

• 融合NeRF等3D重建技术，实现多视角视频生成与动态光照一致性。

2024-07 2024-10 2025-01 2025-04 2025-07 2025-10 2026-01 2026-04 2026-07 2026-10 4K实时渲染 手机端推理优化 NeRF自由视角 ASIC芯片适配 物理引擎2.0 视频生成 边缘计算 海螺AI技术发展计划

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MaaS 平台 简介

什么是MaaS平台

• MaaS（Model-as-a-Service ，模型即服务）平台
  

模型即服务（MaaS）平台面向企业开发者、创业者及非技术背景用户，提供开箱即用的热门AI模型服务，支持零代码体验、API快速集成与灵活计费，降低AI应用开发门槛，加速业务创新。允许用户通过API接口或其他方式访问和使用预先训练好的机器学习模型，无需自己从头开始训练模型，使得即使没有深厚机器学习背景的用户也能享受到高水平的AI技术支持。

蓝耘MaaS平台属于企业级AI模型服务基础设施，旨在通过云服务形式提供预训练模型、行业定制化模型及配套工具链，降低企业AI应用门槛。

核心目标

• 模型快速部署：简化模型从开发到生产的全流程。
• 资源弹性扩展：按需调用算力与模型服务，优化成本。
• 垂直场景适配：针对金融、医疗、工业等领域提供专用模型。

技术架构

• 云原生架构：基于 Kubernetes 的弹性资源调度，适配混合云/私有云部署。
• 异构计算支持：集成 GPU/NPU 算力池，优化推理效率。
• 数据隐私合规：提供联邦学习、隐私计算选项，满足金融/医疗等敏感场景需求。
• 开放生态：可能支持 PyTorch 、TensorFlow 等框架，并与主流数据平台（如 Hadoop、Spark）集成。

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核心技术协同架构
海螺AI模型 蓝耘MaaS平台 动态资源分配 模型轻量化部署 隐私数据训练 多模态对齐层 abab-6.5 MoE模型 视频生成管线 speech-01语音引擎 异构计算资源池 云原生调度引擎 联邦学习框架 边缘节点管理

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技术架构与核心优势:

.硬件层：弹性GPU集群

• 多型号GPU支持：搭载NVIDIA A100、V100、H100等高性能显卡，支持混合集群调度。
• 分布式架构：通过高速网络（如InfiniBand）实现多机多卡并行计算，突破单机算力瓶颈。
• 按需扩展：支持分钟级动态扩容，适应突发算力需求（如电商大促期间的AI图像批量生成）。

软件层：深度优化技术栈

• 容器化部署：集成Kubernetes与Docker，实现任务快速迁移与隔离。
• 显存优化：采用显存虚拟化技术与分块加载策略，提升大模型（如万相2.1）的显存利用率。
• 框架适配：预置PyTorch、TensorFlow等主流框架的定制化版本，降低分布式训练代码改造成本。

核心优势

• 成本降低：通过资源池化与动态调度，GPU利用率提升至80%+（对比传统方案30%-50%）。
• 性能加速：针对生成式AI任务（如高分辨率图像生成），推理速度提升2-5倍。
• 稳定性保障：自动故障转移与冗余备份，任务中断率<0.1%。

计算密集型 内存敏感型 IO密集型 任务提交 动态剖析器 资源需求分析 GPU亲和性调度 NUMA优化分配 SSD缓存预加载 实时监控反馈 弹性伸缩决策

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2023-01-01 2023-04-01 2023-07-01 2023-10-01 2024-01-01 2024-04-01 2024-07-01 2024-10-01 2025-01-01 2025-04-01 2025-07-01 2025-10-01 2026-01-01 2026-04-01 2026-07-01 2026-10-01 核心训练任务 弹性扩展节点 实时推理服务 本地集群 公有云 边缘节点 混合云部署架构

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为什么选择蓝耘MaaS平台？

硬件架构深度适配

算力匹配海螺AI需求

组件	蓝耘配置	海螺AI需求	协同优势
GPU加速器	NVIDIA H100 8卡集群	支持万亿参数MoE模型训练	FP8 Tensor Core加速混合精度训练，训练效率提升50%
显存容量	每卡80GB HBM3	ABAB6.5模型单任务需200GB+显存	通过MIG技术实现显存硬件级隔离，保障大模型稳定性
网络带宽	200Gbps InfiniBand HDR	千亿参数模型AllReduce通信密集	GPUDirect RDMA降低通信延迟至1μs级

存储性能优化

• 全闪存 NVMe 阵列：支持海螺AI多模态训练数据的高吞吐读取（80GB/s），满足10万+图文对/秒的预处理需求。
• 分级存储策略：热数据（训练集）存放NVMe，冷数据（日志/备份）自动迁移至对象存储，存储成本降低40%。

软件栈深度集成

定制化AI框架支持

技术组件	蓝耘优化方案	海螺AI收益
分布式训练框架	集成Megatron - DeepSpeed优化版	ABAB6.5模型训练扩展效率达92%
推理服务引擎	Triton+TensorRT - LLM定制化部署	文本生成延迟<200ms (P99)
多模态数据管道	预置DALI+Ray Data加速库	图像 - 文本对齐处理速度提升3倍

训练任务 推理任务 数据处理 海螺AI任务提交 任务类型识别 弹性GPU集群-抢占式实例 低延迟节点-常驻实例 CPU弹性池 统一监控告警 自动扩缩容

• 训练任务：按需分配H100集群，支持秒级扩容至1000+卡
• 推理服务：固定分配A10G实例，保障SLA 99.99%可用性

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端到端性能优化

海螺AI典型场景加速

工作负载	蓝耘平台	对比传统云平台	性能提升
ABAB6.5模型训练	1.2小时/epoch	2.5小时/epoch (AWS p4d)	108%
文本到视频生成	3秒/帧 (1080p)	5秒/帧 (阿里云GN7)	67%
千并发推理请求	P99延迟<300ms	P99延迟>800ms	166%

能效比优势

• 计算密度：单机柜支持40PFLOPS算力，较传统架构提升3倍
• PUE 1.08：液冷系统+48V直流供电，相比风冷数据中心（PUE 1.5）节省能耗28%
• 碳足迹：每训练1个ABAB6.5模型减少CO₂排放12吨

通过硬件-软件-算法的垂直整合，蓝耘平台为海螺AI提供了从模型开发到大规模商用的最佳实践路径，成为支撑其技术落地的首选基础设施。

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MaaS平台一键调用海螺AI

如何注册并部署

首先得注册蓝耘平台账号，老生常谈的问题我就不细说了哈。

接下来我们为大家介绍如何注册蓝耘平台。

点击一键跳转注册🔥

跳转到如下界面：我们根据需要填写对应信息就可以注册成功。

注册成功后进入主页面，点击MaaS平台

随后选择视觉模型，可以看到已经MaaS平台已经提前为我们部署了海螺AI的模型，有图片生成视频和文本生曾视频两种途径。

使用教程

接下来我以图片生成视频为例，教会大家如何利用海螺AI快速实现图片生成视频。

操作步骤：

• 首先我们需要上传相应的图片，比如我这里就上传一个我喜欢的壁纸
• 然后还需要对想要生成的视频进行一段文字描述，上限200字，用来给AI知名视频的创作方向，
• 接着选择对应的视频模型，我以基础版的模型为例，最后点击下方的立即生成即可

注意：

• 每个用户都是有一次免费的生成机会的，由于我之前已经用过好多次，所以我都免费次数已经耗尽，我需要购买次数，大家可以借助免费的生成体验一下海螺AI的视频生成水平

可以看到视频已经在生成中，即便退出后AI仍会继续生成，接着等待一会，我们来看视频效如何

示例视频1：

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然后我们优化一下提示词，同样是选择最基础的视频模型，让海螺AI重新生成视频，略微等待，我们查看视频效果

• 优化后的提示词如下：

大朵大朵的雪花如同鹅毛般纷纷扬扬地飘落，将整个世界装点得银装素裹。在这漫天飞雪之中，一位女孩静静伫立。她的发丝间沾着少许晶莹剔透的雪花，宛如点点细碎的钻石在闪烁。只见她缓缓眨动着那双明亮的眼睛，长长的睫毛如蝴蝶翅膀般扑闪，眸中似藏着星辰与雪花交融的光芒。紧接着，她微微抬起手，动作轻柔得仿佛怕惊扰了这漫天飞雪，那纤细的手指轻轻穿过发丝，将沾着雪花的几缕头发捋到耳后，一举一动间，尽显温婉与柔美。

示例视频2：

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这样看来，蓝耘MaaS平台下部署的海螺AI名不虚传，而且这还只是最基础版本的视频模型，如果追求更高的视频创作质量，可以选择更加专业的视频模型。

无论是专业版还是基础版的价格都是一样的，多种选择供你来挑选！

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获取 API Key

进入 API平台 > 立即接入 管理，单击创建 API KEY。

• 单击创建 API Key 按钮。
• 在弹出框的名称文本框中确认/更改 API Key 名称，单击创建。

说明: 请妥善保存好API Key，强烈建议不要将其直接写入到调用模型的代码中

• 创建完成后，进入 API KEY 管理，进行新增、查看、删除操作

API接口调用

OpenAI兼容接口

直接使用 OpenAI 官方提供的 SDK 来调用大模型对话接口。您仅需要将 base_url 和 api_key 替换成相关配置，不需要对应用做额外修改，即可无缝将您的应用切换到相应的大模型。

base_url：https://maas-api.lanyun.net/v1
api_key：如需获取请参考获取API KEY
接口完整路径：https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions

python

创建一个python文件命名为 ark_example.py，将下面示例代码拷贝进文件。并替换密钥为您的API KEY。替换content中的<你是谁>为您想要的提问内容。点击运行，稍等您可以在终端窗口中看到模型调用的返回结果。这样您就完成了您的首次型服务调用。

from openai import OpenAI

# 构造 client
client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxxxxx",  # APIKey
    base_url="https://maas-api.lanyun.net/v1",
)
# 流式
stream = True
# 请求
chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "你是谁",
        }
    ],
    stream=stream,
)
if stream:
   for chunk in chat_completion:
       # 打印思维链内容
       if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'reasoning_content'):
          print(f"{chunk.choices[0].delta.reasoning_content}", end="")
       # 打印模型最终返回的content
       if hasattr(chunk.choices[0].delta, 'content'):
          if chunk.choices[0].delta.content != None and len(chunk.choices[0].delta.content) != 0:
             print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
else:
   result = chat_completion.choices[0].message.content

NodeJS

const OpenAI = require("openai");

// 构造 client
const client = new OpenAI({
    apiKey: "sk-xxxxxxxxxxx", //  APIKey
    baseURL: "https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions", 
});

// 定义一个异步函数来处理请求
async function getCompletion() {
    try {
        const completion = await client.chat.completions.create({
            model: '/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1',
            messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
            stream: true, 
        });

        // 处理流式响应
        for await (const chunk of completion) {
            if (chunk.choices) {
                // 打印思维链内容
                console.log("reasoning_content:", chunk.choices[0]?.delta?.reasoning_content);
                // 打印模型最终返回的content
                console.log("content", chunk.choices[0]?.delta?.content);
            }
        }
    } catch (error) {
        console.error("Error occurred:", error);
    }
}

// 调用异步函数
getCompletion();

cURL

您可以通过 HTTP 方式直接调用模型服务。在终端窗口中，拷贝下面命令，并替换密钥为您的API KEY。替换content中的<你好>为您想要的提问内容。稍等您可以在终端窗口中看到模型调用的返回结果。这样您就完成了您的首次型服务调用

curl https://maas-api.lanyun.net/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxx" \
-d '{
  "model": "/maas/deepseek-ai/DeepSeek-R1",
  "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ],
  "stream": true
}'

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写在最后

蓝耘MaaS平台提供了一种便捷的途径，让用户能够快速注册并部署海螺AI，享受其强大的视频生成等核心功能。通过该平台，用户可以轻松获取API密钥并进行功能调用，同时享受平台提供的可扩展性、安全保障以及专业的技术支持。

本文到这里就结束了，如果你也被海螺AI的强大的视频生成能力所吸引，想去完成自己的探索和尝试，那么欢迎你成为蓝耘平台的新用户前来体验，注册链接就在下面，快去试试吧！我们下期再见！

 https://cloud.lanyun.net//#/registerPage?promoterCode=0131