厦门，2026 年 9 月 16 日 —— 星宇智算（StarverseAI）今日正式上线无限画布 3.0。本次升级围绕两条主线展开：一是分片延展能力成熟，画布推理从 “一次性整图生成” 转向 “分块推理、全局对齐”；二是百万级节点渲染能力在服务端落地，节点式 AI 视频工作台首次支撑单项目十万级以上节点的工程化承载。
对创作者而言，这意味着长镜头、连续分镜、超宽画幅这类过去需要多软件拼接的任务，可以收敛到同一张画布内完成。
从 “图层” 到 “逻辑空间”
无限画布的前两代版本，解决的是 “把文生视频、图扩图、分镜编排放进一个工作区” 的问题。3.0 要解决的是另一类问题：当项目节点从几十个增长到上万个，画布开始卡顿、版本开始混乱、跨镜头角色开始漂移。
星宇智算给出的答案是逻辑空间坐标系—— 画布上的每一次生成，不再只是一张图或一段视频，而是一个带坐标、带参数、带参考图、带提示词的节点。节点可以跨区域复用、跨项目调用、跨成员协作。坐标系一旦建立，”画布拉多大” 就从前端渲染问题，变成了服务端推理调度问题。
分片延展：不是拼接，是对齐
业内对 “无限画布” 最大的误解，是把它理解成 “把多张图拼在一起”。3.0 的分片延展走的是另一条路：
- 推理分块（Tiled Inference）：超大画布不在一次前向传播里生成，而是切成可控尺寸的块分别推理；
- 分片重叠融合：相邻块之间保留默认 25% 的重叠区，通过特征对齐而非像素拼接缝合；
- 帧特征缓存层：角色、商品、场景等实体特征被缓存，跨块、跨节点保持身份一致；
- 滑动时序窗口 + 运动幅度约束：控制帧间特征继承范围，抑制扩展区域的时序漂移与畸形崩坏。
公开实测数据（A100-80GB 环境，1080P，2 倍外扩，24 帧 6 秒）显示：像素级坐标偏差 ±1.3 像素，边界语义错误率 1.8%，热缓存命中率 89%，单任务平均耗时 112 秒。第三方生产侧反馈，角色主体一致性保留率约 94.7%，音画同步率约 99.7%。这些数字不是 “理论上限”，而是商用交付中反复验证的工作区间。
需要说明的是，理论分辨率没有硬上限，但星宇智算建议实际生产总像素控制在 1 亿（约 10K）以内，兼顾速度与画质；超大画幅需求走定制通道。
百万级节点，重在哪？
“百万级节点渲染” 的难点，从来不是把一百万个小圆点画到屏幕上，而是让这一百万个节点在被检索、被复用、被协作时仍然可用。
3.0 在工程层做了三件事：其一，节点元数据全量留存 —— 提示词、参数、参考图、坐标、时间戳随节点持久化，任何一步都可回溯、可快照、可回滚；其二，按视口按需加载 —— 浏览器只渲染当前视野内的节点，视野外节点走索引而非光栅化，这是 “百万级不卡” 的真正来源；其三，多人协作权限下沉 —— 管理员、编辑、查看者三档角色，项目级隔离，操作日志全留痕。
官方同时保留了能力边界：超高动态、快速打斗类镜头的时序一致性会下降，这类场景仍建议配合专业剪辑流程。工具不吹万能，比什么都重要。
一个画布，接三类模型、三种部署
无限画布 3.0 不是封闭工作台。它原生集成 Vera 1.1、HappyHorse 1.1、Seedance-2.0 等视频生成组件，模型之间通过节点自由串联 —— 剧本解析、分镜编排、角色资产固化、时序校正、瑕疵修复、批量导出，在同一条节点链上完成。
交付形态上，星宇智算同时开放三条路径：
- SaaS 云端：网页端注册即用，无需本地显卡，面向个人创作者与中小团队；
- 星桥 API：https://www.starverse-ai.com/starApi兼容主流接口规范，供研发团队嵌入自有业务流水线；
- 私有化部署：面向对数据安全有要求的企业与机构，把整套能力下沉到本地算力。
输出内容自带商用确权元数据，可用于短剧、电商广告、企业宣传片的合规交付。输入素材的版权责任仍在使用方一侧。
写在最后
AI 视频行业已经过了 “看 Demo 惊艳” 的阶段。真正拉开差距的，是能不能稳定复现、能不能团队协作、能不能接住越来越大的项目。星宇智算把 “分片延展” 和 “百万节点” 这两件事从 PPT 词变成工程能力，下一步要看的，是第一批把 10 万级节点项目跑上线的团队，会交出什么样的成片。
现在打开星宇智算官网，进入无限画布工作台，即可申请 3.0 首批体验席位。
