바이트댄스, AR 기반 이미지 생성 모델 '비트댄스' 공개…생성 속도 30배 향상
바이트댄스가 자기회귀(AR) 기반 이미지 생성 모델 '비트댄스(BitDance)'를 오픈소스로 공개했다. 바이너리 토큰과 병렬 디퓨전 디코딩 기법을 적용해 1024x1024 해상도 생성 속도를 기존 AR 모델 대비 30배 이상 끌어올렸으며, ImageNet에서 1.24 FID를 기록했다. AR 방식의 속도 한계를 극복했다는 점에서 주목받고 있다.
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바이트댄스, 파일 시스템 기반 AI 에이전트 컨텍스트 관리 시스템 'OpenViking' 오픈소스 공개
바이트댄스가 AI 에이전트의 컨텍스트 관리 시스템 'OpenViking'을 오픈소스로 공개했다. 텍스트를 단순 분할하지 않고 파일 시스템 형태로 기억과 스킬을 계층화하며, L0~L2 단계별 로딩으로 토큰 소모를 줄이고 검색 과정을 시각화해 준다.
바이트댄스, 영상·음성 동시 생성 모델 'Alive' 예고…입모양 완벽 동기화
바이트댄스가 영상과 음성을 한 번에 생성하는 멀티모달 모델 'Alive'를 발표했다. 텍스트나 참조 이미지를 바탕으로 입모양과 표정이 정밀하게 일치하는 유성 영상을 생성하며, 자체 평가에서 Sora를 앞선 것으로 나타났다. 현재 논문만 공개되었으며 코드와 데모는 준비 중이다.
바이트댄스, Seedream 5.0 Preview 공개: 웹 검색과 정밀 편집 결합, 2K 무료 지원
바이트댄스가 웹 검색, 정밀 편집, 논리 추론 기능을 통합한 이미지 모델 'Seedream 5.0 Preview'를 공개했습니다. 실시간 날씨나 최신 소식 데이터를 검색해 생성 이미지에 반영하며, 참고 이미지 속 착장을 추출해 평면도로 만들 수도 있습니다. 최대 2K 해상도를 지원하며 현재 무료로 제공됩니다.
바이트댄스, 알파폴드 3 뛰어넘은 오픈소스 생체분자 예측 모델 'Protenix-v1' 공개
바이트댄스가 단백질, 핵산, 리간드 등의 구조를 예측하는 생체분자 모델 'Protenix-v1'을 오픈소스로 공개했다. 동일한 모델 규모 및 데이터 기준에서 알파폴드 3의 벤치마크 성능을 넘어섰으며, 아파치 2.0 라이선스로 가중치와 전체 학습 파이프라인까지 모두 개방했다.
옴니트랜스퍼 공개: 영상 하나로 특수효과·동작·카메라 워크까지 복제
Wan 2.1 기반 비디오 전이 프레임워크 옴니트랜스퍼(OmniTransfer)가 공개됐다. 복잡한 포즈 추출이나 카메라 궤적 계산 없이도 참조 영상의 시각 효과, 인물 움직임, 촬영 구도, 스타일을 단일 모델에서 새 이미지로 매끄럽게 복제해 준다.
실시간 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1' 공개: 25fps로 무제한 생성
연구진이 실시간 인터랙티브 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1'을 공개했다. 스트리밍 자기회귀 구조를 적용해 480p 해상도에서 25fps 실시간 생성과 약 1.5초의 첫 프레임 지연 시간을 달성했다. 자연스러운 동작을 유지하며 무제한 길이의 실시간 방송과 소통이 가능해졌다.
바이트댄스 SeedFold 공개: 대규모 증류와 확장으로 알파폴드3 넘어섰다
바이트댄스 Seed 팀이 생체 분자 구조 예측 모델 'SeedFold'를 공개했다. 네트워크 폭을 4배로 확장하고 연산 복잡도를 O(n²)으로 줄인 선형 삼각 어텐션을 도입했으며, 알파폴드2에서 2650만 개 샘플을 증류해 학습 데이터를 147배 늘렸다. 항체-항원 결합을 비롯한 다수 단백질 과제에서 알파폴드3의 성능을 앞섰다.