Runway 与 MIXI 达成企业级战略合作
Runway 宣布与日本科技公司 MIXI 达成企业级战略合作,MIXI 已在游戏、体育、生活方式和数字娱乐业务中部署 Runway。Monster Strike 繁中版视频制作从 21 天缩短到 3 天,品牌片从 20 天缩短到 7 天,角色动画视觉提案可缩短至 5 分钟。
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Runway 宣布与日本科技公司 MIXI 达成企业级战略合作,MIXI 已在游戏、体育、生活方式和数字娱乐业务中部署 Runway。Monster Strike 繁中版视频制作从 21 天缩短到 3 天,品牌片从 20 天缩短到 7 天,角色动画视觉提案可缩短至 5 分钟。
Runway 发布 Agent 2.0,一款面向营销人员的升级版智能体,已向所有用户开放。用户可在对话中导入广告投放、产品发布或目标受众等信息,Agent 会分析并提问,协助生成和优化营销内容。它支持从 Meta、YouTube、TikTok、Google 导入广告指标,并自动输出 9:16、16:9、1:1 等平台适配格式。
Runway 宣布视频编辑模型 Aleph 2.0 正式登陆 Figma Weave。用户可从视频提取单帧、重绘样式后带时间戳接回 Aleph 2.0 节点,模型将编辑应用到该主体出现的每一帧并保持其余画面不变,支持最长 30 秒、1080p 的多镜头序列编辑,可换产品、改背景或整体重绘场景。
Runway 与 Lionsgate 宣布扩大战略合作,Lionsgate 持有 Runway 股权,双方将启动联合开发项目制作新 IP,首个项目是基于 Lionsgate 现有 IP 与 Runway 生成模型的短剧集系列。
Runway 宣布在伦敦设立欧洲总部及新的通用世界模型研究枢纽,计划未来 18 个月向英国 AI 生态投资 1 亿美元,到 2028 年该数字将翻倍以上。过去十二个月 Runway 欧洲订阅销量增长 50%,超 20% 企业客户位于欧洲,BBC、Fremantle 和 WPP 均为其客户。新总部将招聘研究、产品、工程、销售等岗位,并招募一名 Head of Europe 统筹欧洲业务。
Runway 宣布以创始成员身份加入 Cosmos Coalition,与 NVIDIA 及多家 AI 实验室共建开放世界模型生态。联盟首个项目是由 Runway 和 NVIDIA 联合开发的基础模型。该联盟围绕共享基础设施与双向技术贡献组建,旨在加速世界模型研发并推动物理 AI 的互操作性。
Runway 发布 Runway MCP(Model Context Protocol)服务器,把 Runway 接入用户已有的 Agent 和编码工具,在对话中直接生成图像和视频而无需切换上下文。
推荐理由:原文给出了接入方式和可用模型清单,读者可据此判断在自己的 Agent 工作流中调用 Runway 生成是否顺手。
Runway 发布 Project Luxo,称 AI 生成视频已跨越恐怖谷,观众开始关注故事本身而非技术瑕疵。Runway 向制片人、演员、工会成员、制片厂和媒体等放映了三部全 AI 生成短片和一支 spec ad,反馈称作品成立。
Runway 发布视频编辑模型 Aleph 2.0,并同步推出围绕其构建的 Edit Studio 应用。新模型支持编辑最长 30 秒的 1080p 视频,可做仅改动目标区域的局部编辑,用一帧编辑后的图像预览并控制最终效果,还能一次把改动应用到多个镜头。Edit Studio 面向营销团队、影视后期等场景,现已在所有 Runway 付费计划的桌面网页端开放。
推荐理由:原文给出了模型能力细节和开放范围,读者可以据此判断对现有视频素材二次加工工作流的影响。
Runway 工程团队通过一个三行模块的四种并行尝试,展示手工分布式训练中梯度易出静默错误的根因,并说明 PyTorch DTensor 如何用 placement 元数据自动插入正确的 collective 来保证正确性。
Runway 宣布进军日本,在东京设立日本总部并投入 4000 万美元初始投资,同时招募日本业务负责人。日本已是 Runway 第三大市场,过去 12 个月企业客户增长 300%,贡献其亚洲销售额的三分之一。Yamaha、SoftBank Corp. 和 NHN 等企业已在营销、广告与创意流程中使用 Runway。
Runway 推出 Runway Agent,一个智能体创意伙伴,可在单次对话中从想法产出可发布的成品视频,包含多镜头画面、旁白、对白和音乐。用户用自然语言描述需求,可上传参考图、选择画幅比例和时长,逐步对话确定概念与故事结构后生成视频,再用时间线编辑器做最终调整,官方称可在数分钟内产出高分辨率多镜头视频。产品面向品牌团队、营销人员、创意机构、社媒内容团队和影视创作者,现已开放使用。
推荐理由:Runway 官方宣布 Agent 上线并给出工作方式与适用场景,读者可以据此判断对话式视频生产对内容团队的适用度。
Runway 发布开源 Python 库 confingy 并已上架 PyPI,用于配置 ML 系统,内部已将全部 YAML 配置迁移过去。
Runway 发布其儿童安全保护方法,将儿童安全考量融入模型开发、产品部署与用户生成各环节,并与 Thorn 的生成式 AI 安全设计原则对齐。其措施包括用哈希匹配、儿童安全分类器和 LLM 审核过滤训练数据,部署后扫描已知 CSAM 哈希库并人工复核,2025 年向 NCMEC 的 CyberTipline 提交了 516 份报告。此外还引入 C2PA 内容溯源信号,便于识别 AI 生成内容。
Runway 发布 Characters,基于 GWM-1 将单张参考图转为可实时对话的视频角色,无需微调,支持写实人像、卡通和吉祥物等风格。模型每帧有效耗时 37 毫秒,用户停止说话到角色开口的服务端延迟 1.75 秒;通过扩散变换器与 VAE 解码器流水线并行、KV-cache 管理、CUDA Graphs 和 Triton 核优化实现 24fps 实时生成。
推荐理由:官方技术博客拆解了实时管线的关键数字和系统优化,读者可以据此理解单图驱动的对话视频智能体的实现路径。
Runway 构建了 NCCLBack 系统,让新 GPU worker 直接从已加载权重的对等节点通过 GPU 互联接收权重,而非从云存储重复下载,将模型冷启动时间从数分钟缩短到数秒,冷启动时间不再随集群规模线性增长。该系统基于 NCCL broadcast 原语,配合 Redis 队列做节点发现,并包含传输与完整性校验层。
Runway 将 Kueue 作为 Kubernetes 准入控制器管理多团队共享的 GPU 集群,在保证团队预留容量的同时把 GPU 利用率提升超过 20 个百分点。
Runway 扩大与 NYU Tisch 艺术学院的合作,向 ITP、IMA 两个项目以及 NYU 全校性的 Hyper Cinema Lab 开放其全套 AI 工具。这些项目的学生将在课程作业和个人项目中使用 Runway 工具,探索新工作流。Runway CEO Cristóbal Valenzuela 表示,ITP 是他与联合创始人的重要教育经历,Runway 正是在那里诞生。
Runway 推出面向早期创业公司的 Runway Builders 计划,为 Seed 至 Series C 阶段公司提供最高 50 万免费 API credits、最高速率限制及 Runway Characters 的早期访问权限。
Runway 正式推出 Runway Fund,专注投资 AI、媒体与世界模拟领域的早期公司,初期承诺投入最高 1000 万美元,单笔投资一般不超过 50 万美元,面向 pre-seed 和种子轮。该基金已低调运作数年,此前投资了 Cartesia、LanceDB 和 Tamarind Bio,重点关注 AI 研究、新应用以及新媒体与内容三大方向。
Runway 发文说明其本周发布的实时视频智能体 API Runway Characters 的安全考量,该产品基于 World Model GWM-1,可从单张图像生成可对话的定制角色。
Runway 宣布成立内部孵化器 Runway Labs,专注探索生成式视频与 General World Models 的下一代应用。该孵化器由联合创始人兼首席创新官 Alejandro Matamala Ortiz 领导,负责孵化处于 AI 视频前沿的实验性产品。Runway 同时启动招聘,招募设计、ML、全栈及 AI 工程师与创业者。