Hopp til innholdet
Norsk journal om kunstig intelligens 247 artikler Oslo --:--
TokenPrat
[ Modeller ] 2 min lesetid Av TokenPrat-redaksjonen

InSpatio-World 1.5: Gjør ett bilde om til en scene du kan styre kameraet gjennom

En åpen modell på 1,3 milliarder parametere tar et bilde, noen få bilder eller en video og lar deg fly gjennom scenen langs en kamerabane du bestemmer selv. Sjekkpunktet er på 5,7 GB. Det du faktisk må laste ned, er rundt fem ganger så mye.

Danser frosset midt i et sprang på en tom, solbelyst plass

Hva InSpatio-World er

InSpatio-World 1.5 er en såkalt 4D-verdensmodell fra InSpatio, lagt ut på Hugging Face i slutten av september. Den tar et utgangspunkt – ett bilde, fire bilder, et panorama eller en video – og genererer nye visninger av scenen fra kameravinkler som aldri ble filmet. Teknikken kalles next-view prediction: modellen gjetter hva kameraet ville sett i neste steg, og holder romlig struktur, bevegelse og visuell stil noenlunde konsistent underveis.

Den bygger på Wan 2.1 T2V 1.3B, den lille videomodellen fra Alibaba, og bruker Depth Anything 3 til å anslå dybde og kameraposisjoner i kildematerialet.

Kamerabanen er hele poenget

Det som skiller dette fra vanlig bilde-til-video, er kontrollen. Du gir ikke bare en tekstprompt og håper på det beste. For video gir du én 4×4-kameramatrise per bilderute, i OpenCV-format, som beskriver nøyaktig hvor kameraet skal være. Modellen rendrer scenen derfra.

Det åpner for bullet time – den frosne Matrix-effekten der kameraet sirkler rundt et øyeblikk som står stille. InSpatio beskriver dette som et eget bruksområde: start med flere synkroniserte bilder av samme øyeblikk, og design en kamerabane rundt motivet.

Ulempen er at kameramatriser ikke er noe du skriver for hånd en søndag ettermiddag. Banen må dessuten bruke samme koordinatsystem og skala som kameraene modellen har estimert fra kilden. Dette er et verktøy for folk som er komfortable med 3D-geometri, ikke en skyveknapp i en app.

Hva «under 6 GB» egentlig betyr

Selve InSpatio-sjekkpunktet er 5,68 GB, og det er nok der tallet som går rundt kommer fra. Men nedlastingsskriptet i repoet henter også hele Wan 2.1 1.3B-repoet, inkludert en umT5-tekstenkoder på 11,4 GB, og dybdemodellen DA3 Giant på 6,8 GB. Til sammen blir det rundt 30 GB på disk.

Hvor mye VRAM den trenger, står ikke i dokumentasjonen. Kravene er Python 3.10 og CUDA 12.6, og FlashAttention-3 anbefales på Hopper-kort – altså datasenter-GPU-er som H100. Sanntidstallet InSpatio oppgir, 24 bilder i sekundet på én GPU, gjelder versjon 1.0, uten at det er spesifisert hvilket kort. Vi har ikke testet den selv, så «kjører på de fleste forbruker-GPU-er» er en påstand vi ikke kan bekrefte.

Lisensen har et hull

Koden er Apache 2.0, og det samme er Wan 2.1. Men dybdemodellen skriptet laster ned, DA3NESTED-GIANT-LARGE, er lisensiert CC BY-NC 4.0 – ikke-kommersiell. Modellkortet for selve InSpatio-sjekkpunktet oppgir ingen lisens. For hobbybruk spiller dette liten rolle. Skal du bruke resultatet i betalte oppdrag, bør du sjekke dette først.

Vil du bare se hvordan det ser ut?

InSpatio har en nettdemo der du kan prøve uten å installere noe. Det er den raskeste måten å finne ut om resultatene er gode nok for det du har i tankene, før du bruker en kveld og 30 GB på å sette det opp lokalt.

Verdensmodeller er et felt som beveger seg raskt. Vi har tidligere skrevet om JING og DAO og LingBot-World 2.0, som begge sikter mot det samme: en scene du kan bevege deg fritt i. InSpatio er den minste av dem, og den eneste med presis kamerakontroll som hovedpoeng.

Ressurser

Mer om

Alle →
Mørk serverhall med en åpen serverrack og en månesigd i vinduet
· Modeller

Kimi K3.1 Pro: Nesten like god som Opus 5.5 i terminalen – og med vilje dårligere til å hacke

Moonshot AI har lovet å slippe vektene til Kimi K3.1 Pro innen 4. november. Modellen ligger tett bak Claude Opus 5.5 på agentisk koding, men Moonshot har bevisst trent bort deler av hackeferdighetene før den deles åpent.

Delt bilde: uskarp foss til venstre, knivskarp mose med vanndråper til høyre
· Modeller

SoL-Refiner: Nvidias triks for 4K AI-video – lag et utkast, finpuss én gang

Nvidia Research har sluppet en refiner som gjør lavoppløste AI-videoer om til 2K og 4K med ett eneste denoising-steg. Koden og vektene er åpne. Men dette er ikke et verktøy for gamle hjemmevideoer, og det er ikke laget for hjemme-PC-en.

Lite kretskort med lysdioder ved siden av en mikrofon på et trebord
· Modeller

Whistle: Tale-til-tekst på 16,9 MB – raskere enn Whisper base, men ikke på norsk

Cactus Compute har pakket en flerspråklig talegjenkjenner inn i én fil som er mindre enn et gjennomsnittlig feriebilde. Den trenger ingen GPU. Den trenger heller ikke å forstå norsk, viser det seg.