一、主要功能

1. 多模态实时生成：可接收文本、图像、音频等多模态输入，端到端生成物理逻辑一致的 1080P 高清视频，还能根据画面内容实时匹配环境音效，实现视听一体化呈现，比如生成雨天场景视频时同步搭配雨滴声。
2. 无限时长流式创作：借助自回归流式生成机制，支持理论上无限时长的视频生成，且生成过程连贯，能记住此前生成内容中的角色、场景等信息，避免画面突变和逻辑断裂，可完成完整且连贯的叙事内容创作。
3. 即时指令动态调整：在视频生成的任意时刻，用户插入新指令，画面能在约 0.5 秒内自然平滑过渡调整。例如画面展示猫咪跳上窗台时，补充指令让天空变为黄昏，光影色调会迅速适配调整。
4. 视频画质升级：内置 Upscale 功能，可将视频分辨率提升至 4K，同时优化画面细节，如锐化边缘、增强色彩层次，满足广告投放等对画质有高要求的场景。
5. 自定义参数设置：用户可自由选择写实、卡通、3D 等视频风格，还能调整 16:9、9:16 等多种画面比例，适配不同平台的展示需求。

二、技术原理

1. Omni 原生多模态模型：采用 Transformer 架构，摒弃传统多模态系统拼接式处理方式，将文本、图像、音频、视频统一为连续 Token 流，在原生分辨率下训练，让光影、物体运动和物理交互具备真实性，为多模态交互筑牢计算基座。
2. 自回归流式生成机制：引入记忆增强注意力模块，使模型生成下一帧内容时参考此前生成的大量内容，形成 “持久记忆”，既解决长时序内容一致性难题，又能支撑用户中途插入新指令并动态调整叙事的流式交互需求。
3. 瞬时响应引擎（IRE）：通过时间轨迹折叠、引导校正、自适应稀疏注意力三大创新，把传统扩散模型需 50 多步的采样步骤压缩到 1 - 4 步，让计算效率提升数百倍，为模型的即时响应提供核心技术支撑。

三、应用场景

1. 游戏领域：能打造动态可交互的虚拟游戏环境，非玩家角色和游戏场景可依据玩家操作实时演化，比如玩家与场景中的物体互动时，环境会即刻出现符合物理逻辑的变化，让开放世界游戏更具自由度。
2. 影视领域：打破传统单向观看模式，观众可通过语音等交互方式实时改写剧情走向或画面风格，助力互动电影、AI 原生互动综艺等新业态发展，让观众从被动观看转为主动塑造内容。
3. 直播领域：可实现直播场景的万物可互动，比如直播中根据观众指令实时生成特定场景或元素，升级观众的实时参与感和交互深度，丰富直播内容形式。
4. 其他拓展场景：在科研场景中，能提供符合物理规律的视觉演化模拟；在电商直播里，可实时进行产品模拟与背景重塑；同时也适用于教育演示、广告营销等场景，满足多元创作需求。

四、使用方法

1. 访问官方体验地址 realtime.pixverse.ai 进入工具界面。
2. 选择输入方式，可输入文本描述创意，也能上传图像、音频等多模态素材。
3. 自定义设置视频风格、画面比例等参数，若有画质需求可提前规划后续是否使用 4K 升级功能。
4. 提交指令后即可查看实时生成的内容，生成过程中可随时插入新指令调整画面，完成创作后可直接导出视频，也可使用画质升级功能优化后再导出。

五、适用人群

1. 游戏相关从业者：包括游戏策划、游戏内容创作者以及游戏同人创作者，可用于游戏场景设计、游戏角色专属动画制作等。
2. 影视与直播从业者：如互动影视编剧、直播主播等，能借助其实时交互能力打造新颖的影视和直播内容，提升作品吸引力。
3. 广告与营销人员：可快速生成高清且风格多样的广告视频，还能根据投放平台调整参数，适配广告营销场景需求。
4. 普通创意爱好者：无需专业视频制作技能，无论是创作日常创意短片，还是将静态图片转为动态视频，都能通过该模型快速实现创意落地。

六、优缺点介绍

1. 优点
   1. 交互体验极致：将视频生成延迟降至人眼感知的瞬时水平，用户指令与画面反馈几乎无时间差，且支持中途调整内容，极大保障了创意连贯性。
   2. 内容连贯性强：相比传统模型生成短片段再拼接的模式，其流式生成机制让内容叙事连贯，镜头逻辑通顺，大幅降低后期剪辑工作量。
   3. 适配场景广泛：覆盖游戏、影视、直播、广告等多个领域，同时支持参数自定义，能满足不同用户的个性化创作需求。
   4. 画质表现出色：不仅支持最高 1080P 实时生成，还可升级至 4K 画质，画面细节细腻，物理逻辑合理，视听体验佳。
2. 缺点：
   1. 角色一致性不足：生成内容时偶尔会出现角色形象突变的情况，比如叙事中人物性别、外貌无故改变，角色记忆稳定性有待提升。
   2. 转场细节欠缺：面对较为笼统的指令时，处理场景过渡细节不够自然，可能出现人物瞬间位移等跳接问题，缺少过渡画面。
   3. 免费额度有限：免费使用额度较少，高频次使用需付费，且曾出现注册流程繁琐、生成排队久的情况，影响部分用户的使用体验。
   4. 中文提示识别弱：对中文提示词的理解精准度不足，可能导致生成的内容与用户中文创意描述存在偏差。

七、分类标签