lucy 2.0 是 decart ai 推出的下一代实时世界建模系统，标志着高精度视频编辑从传统离线渲染正式迈入可交互、低延迟、持续运行的全新阶段。该模型基于纯扩散范式构建，完全摒弃对 3d 几何结构、深度图或显式物理引擎的依赖，其对运动规律、物体交互与场景动态的理解，全部源自对海量视频时序演化的自主学习。在标准配置下，lucy 2.0 可稳定以 1080p 分辨率、30fps 帧率实现近零延迟的连续画面生成。依托创新的 smart history augmentation 机制，模型具备长期运行中的自我稳定性调控能力，支持数小时不间断输出，画面质量始终保持一致。模型深度适配 aws trainium3 芯片架构，已在虚拟角色驱动、实时服饰模拟、工业级视觉合成及具身智能训练等方向完成落地验证。
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Lucy 2 的核心能力
- 毫秒级视觉响应：在 1080p 分辨率下稳定输出 30fps 视频流，延迟低于人眼可感知阈值，适用于直播推流、AR 实时叠加等强交互场景，彻底摆脱预渲染等待。
- 跨模态可控编辑：融合文本指令与参考图像双重引导，精准实现人物身份切换、服装材质替换、商品无缝植入、动作节奏调节及整场环境风格迁移。
- 超长程一致性保障：通过 Smart History Augmentation 技术，有效抑制长时间生成中常见的身份混淆、形变失真、纹理模糊等问题，确保数小时连续运行仍保持视觉连贯性。
- 物理可信数据生成：作为轻量级实时仿真引擎，可在不破坏力学合理性的前提下，动态调整光照角度、表面反射率、背景拓扑及交互对象属性，将单条真实采集视频自动扩展为海量高质量训练样本。
Lucy 2 的技术内核
- 端到端扩散建模：不引入任何显式三维先验（如 mesh、depth、normal），所有时空动态均由扩散过程隐式建模，真正实现“从像素到物理”的端到端学习。
- 自组织物理表征：在无监督视频序列中自发归纳出手指关节约束、布料悬垂特性、刚体碰撞边界等底层物理规律，无需人工标注或规则注入。
- 历史感知校正机制：训练过程中主动引入模型自身早期输出作为扰动输入，并施加一致性损失，使模型具备识别并修正累积误差的能力，而非简单帧间插值。
- 芯片级协同设计：针对 AWS Trainium3 的计算特性进行全栈优化——采用 mega-kernel 合并小算子降低调度开销，利用片上 SRAM 缓存关键中间特征规避内存墙瓶颈，并集成定制 WebRTC 协议栈实现从模型推理到终端显示的全链路实时传输。
Lucy 2 的官方资源
- 技术白皮书与论文主页：https://www.php.cn/link/fdf37bf43895111c28b572a5ce87545f
- 交互式在线体验平台：https://www.php.cn/link/867b28af28629f14bcc0aa513c835fbb
Lucy 2 的典型应用领域
- 直播内容即时重塑：主播可在实时推流中自由切换虚拟形象、试穿不同款式的数字服装，或动态嵌入品牌产品，所有效果即刻呈现，无需剪辑与合成。
- 现场拍摄可视化预演：影视与广告创作者在现场即可通过自然语言描述快速生成多种美术风格与环境设定的预览画面，实现“说即所得”的高效创意迭代。
- 机器人感知与决策训练：为具身智能体提供高保真、物理一致的实时视觉增强数据流，仅需一次真实操作录制，即可生成覆盖不同材质、光照、遮挡与视角的数千种训练变体。
- 虚拟制片实时背景生成：替代传统绿幕+CGI 工作流，支持导演在拍摄现场直接调用模型生成可交互、可响应的动态虚拟场景，大幅提升前期制作效率与创作自由度。
