EPFL-onderzoekers ontwikkelden Stable Video Infinity, een AI-tool die langere, stabiele video's genereert door recurrent error retraining en LayerSync-technologie.
© RusPhotoBank
Onderzoekers van het Zwitserse Federale Instituut voor Technologie in Lausanne (EPFL) hebben een nieuwe AI-tool gepresenteerd die een belangrijk probleem in videogeneratie aanpakt: het verlies van temporele samenhang. Het systeem, genaamd Stable Video Infinity (SVI), heeft al de aandacht getrokken van de techgemeenschap.
De meeste huidige videogeneratiemodellen kunnen alleen korte clips produceren die enkele seconden tot ongeveer een halve minuut duren. Bij langere duur beginnen beelden te vervormen: personages veranderen, scènes worden instabiel en de logica van de sequentie valt uiteen. Dit effect, bekend als drift, werd lang als bijna onvermijdelijk beschouwd.
Het team van het Visual Intelligence for Transportation (VITA) lab koos voor een onconventionele aanpak bij het trainen van modellen. In plaats van fouten die tijdens videogeneratie ontstaan te negeren, brengt hun nieuwe methode—'recurrent error retraining'—deze storingen bewust terug in het leerproces. In de praktijk betekent dit dat de AI leert om te gaan met zijn eigen vervormingen.
Projectleider professor Alexander Alahi vergelijkt de aanpak met het trainen van een piloot in zware turbulentie. Leren van fouten maakt het systeem robuuster en stelt het in staat stabiliteit te behouden, zelfs tijdens langere generatie. Dit principe ligt ten grondslag aan Stable Video Infinity. In tegenstelling tot bestaande oplossingen, die vaak na 20–30 seconden verslechteren, kan SVI samenhangende en gedetailleerde video's van enkele minuten of langer creëren.
Het team introduceerde ook de LayerSync-methode, die de AI helpt interne logica te synchroniseren bij het werken met video, afbeeldingen en audio. Samen leggen deze technologieën de basis voor betrouwbaardere autonome systemen en grootschalige generatieve media. Het project is al open-source op GitHub, waar het meer dan 2.000 sterren heeft verzameld, en het onderzoek werd gepresenteerd op de ICLR 2026-conferentie, wat het belang ervan voor de toekomst van generatieve technologieën onderstreept.