Unzensiertes EdenLive: Leitfaden zu VASTs Echtzeit-Renderer, Specs und Prompts

EdenLive im Überblick

Entwickler

VAST (VAST-AI-Research, Project Eden)

Open Source seit

12. Oktober 2026

Modellgrößen

5B- und 14B-DiT

Eingaben

Referenzvideo, Startbild, Text-Prompt

Ausgabe

480P/720P-Video, über 24 FPS, minutenlang

RTX 5090 (5B, INT8)

24,87 FPS, 28,38 GiB Spitze

Downloadgröße

Etwa 210–225 GB

Offene Gewichte?

Ja, auf Hugging Face und GitHub

Unzensiert?

Keine offizielle unzensierte Version

Was ist EdenLive?

EdenLive ist das neueste Modell aus VASTs Project-Eden-Reihe und wurde vom Team VAST-AI-Research veröffentlicht. Es nimmt drei Eingaben entgegen – ein Referenz- oder Proxy-Video, ein Ziel-Startbild und einen Text-Prompt – und gibt ein detaillierteres oder neu gestaltetes Video aus, das der Referenz Bild für Bild folgt. Den Weltzustand verwaltet es nicht: Regeln und Positionen hält das vorgelagerte Spiel, die Engine oder das Programm, der Renderer bestimmt nur das Aussehen. VAST hat DiT-Checkpoints (Diffusion Transformer) mit 5B und 14B veröffentlicht, jeweils mit einem bidirektionalen Modus und einem chunkweise autoregressiven Few-Step-Modus mit vier Entrauschungsschritten pro Chunk. Die Ausgabe erfolgt in 480P oder 720P mit über 24 FPS und minutenlanger kontinuierlicher Generierung; das 5B-Modell lässt sich auf einer einzelnen GPU in 720P betreiben. Gewichte, Inferenzcode, ein Echtzeit-Streamingdienst und eine Browser-Demo werden gemeinsam bereitgestellt.

Warum Menschen nach EdenLive unzensiert suchen

Wer nach einem unzensierten EdenLive sucht, will meist kreatives Video ohne Einschränkungen und ohne Inhaltsrichtlinien eines Konzerns. Die Realität sieht anders aus. Die Gewichte sind offen, doch es handelt sich um einen Renderer, der ein Referenzvideo, ein Startbild und rund 32 GB GPU-Speicher braucht, nicht um einen Generator, der aus einem Prompt einen Clip macht, und die optionale FLUX-Workbench für Startbilder schreibt Inhaltsfilterung vor. Eine offizielle oder verbreitete unzensierte Version haben wir nicht gefunden. Spicy AI hostet dieses Modell nicht; wenn du aus einem Bild ein kurzes Video für Erwachsene machen willst, nutzt unser Bild-zu-Video-Tool ein anderes Modell ohne zusätzlichen Inhaltsfilter, nur für einwilligende Erwachsene.

Wie EdenLive als Echtzeit-Renderer für Weltmodelle funktioniert

VAST beschreibt es als eine Hälfte eines entkoppelten Weltmodells. Ein herkömmliches Programm verwaltet Zustand, Physik und Spielregeln und rendert eine günstige Proxy-Ansicht; das Referenzvideo ist die Schnittstelle zwischen diesem Programm und dem neuronalen Renderer. Ein nachtrainierter DINOv3-Bildencoder wandelt jedes Referenzbild in Merkmale um, die in den DiT eingespeist werden, während ein UMT5-Encoder den Text-Prompt liest. Die VAEs von Wan2.1 und Wan2.2 verarbeiten die Latents, und ein schlanker TAEHV-Decoder macht daraus schnell genug Bilder für das Streaming. Für Echtzeit wird der Few-Step-Modus mit LightX2V-Optimierungen kombiniert, etwa INT8- oder FP8-Quantisierung, CUDA Graph, torch.compile, KV-Caching und einem streamenden LightTAE-Decoder. Unsere Einschätzung: Spannend ist nicht die Modellgröße, sondern die Arbeitsteilung – die Engine sorgt für konsistente Regeln und Positionen, das Netz muss nur beim Aussehen glänzen.

EdenLive 5B vs. 14B: welcher Checkpoint passt

Beide Größen teilen Eingaben, Auflösungen und die zwei Inferenzmodi, die Wahl hängt also vor allem von Hardware und Qualitätsspielraum ab. Den 5B-Checkpoint positioniert VAST für 720P auf einer einzelnen GPU, und auf ihm beruhen die veröffentlichten RTX-5090-Werte. Der 14B-Checkpoint zielt auf höhere Qualität, braucht aber mehr Speicher und Rechenleistung, und eine Bildrate auf Consumer-GPUs hat VAST dafür nicht veröffentlicht. Sinnvoll ist, mit 5B zu prototypen und 14B auf einer Rechenzentrumskarte zu testen, wenn der Qualitätsgewinn für deine Szene zählt.

Basierend auf der Hugging-Face-Modellkarte und dem GitHub-README.

VRAM-Anforderungen und 24-FPS-Ergebnisse auf der RTX 5090

Die LightX2V-Deployment-Anleitung ist die konkreteste Quelle zur Geschwindigkeit. Auf einer RTX 5090 mit INT8-ConvRot-Quantisierung (DiT plus Proxy-Encoder, T5 in FP8) bei 1280×704 und einem Ziel von 24 FPS erzeugte das 5B-Modell 24,87 FPS und lief in der Inferenz mit 24,69 FPS, bei einer Latenz des ersten Chunks von 500,02 ms, einem P95-Chunk-Intervall von 492,63 ms und einem Spitzenwert des belegten Speichers von 28,38 GiB. Auf einer H200 mit FP8-SGL erreichte es 36,12 FPS bei 29,72 GiB Spitze. Das sind Herstellermessungen, keine unabhängigen Tests, und Treiber, Kompilierung und Quantisierung können sie verändern. Die von VAST separat genannte Latenz von Eingabe bis Bild im Bereich von Hunderten Millisekunden ist ein Produktdemo-Wert und nicht direkt mit dem 500-ms-Benchmark vergleichbar. Das README nennt NVIDIA-GPUs mit 80 GB als validierte Umgebung; 14B und höhere Auflösungen brauchen mehr als 32 GB.

Werte aus dem EdenLive-README von LightX2V; Herstellerangaben.

EdenLive auf GitHub, Download von Hugging Face und Installation

Ist es Open Source? Ja: Der Code liegt unter VAST-AI-Research/EdenLive auf GitHub, die Gewichte unter VAST-AI/EdenLive auf Hugging Face, beide angelegt am 12. Oktober 2026. Plane zuerst Speicherplatz ein: Das README nennt etwa 210 GB, tatsächlich summieren sich die Dateien auf rund 224,8 GB, weil das Repository 5B, 14B und die FLUX-Workbench-Komponenten bündelt. Dokumentiert ist Linux x86-64 mit Python 3.10, einem PyTorch-2.14-Nightly für CUDA 13 (cu130), diffusers 0.39 und transformers 5.12; Node.js 22 wird nur für die Spiele-Rendering-Demo benötigt. Der Echtzeitdienst streamt per WebRTC, entfernte Setups brauchen daher auch einen TURN-Server und einen GPU-Host; 5B läuft standardmäßig auf einer GPU, NPROC aktiviert mehrere.

• 1. Hardware prüfen: Linux, eine NVIDIA-GPU mit mindestens 32 GB für 5B mit INT8 und etwa 225 GB freier Speicher.
• 2. Das GitHub-Repository klonen und eine Python-3.10-Umgebung mit dem im README genannten PyTorch-Nightly anlegen.
• 3. Gewichte von Hugging Face laden; wenn dein Tool Teil-Downloads erlaubt, nur die benötigte Größe holen.
• 4. Mit dem Offline-Beispiel für 5B beginnen und erst zum WebRTC-Streamingdienst wechseln, wenn die Bilder stimmen.
• 5. ComfyUI: Das offizielle README enthält keinen ComfyUI-Workflow, und offizielle Nodes haben wir nicht gefunden – Drittanbieter-Nodes sind also inoffiziell.

Stile, die EdenLive rendern kann

Da Prompt und Startbild das Aussehen bestimmen und die Referenz nur Bildaufbau und Bewegung, kann dieselbe graue Proxy-Szene in sehr unterschiedlichen Stilen herauskommen. VASTs Demos und die Berichterstattung zeigen diese Richtungen:

• Fotorealistisch: einfache Spielgeometrie als realistische Straßen, Räume und Landschaften.
• Anime und Cel-Shading: derselbe Rundgang mit flachen Farben und klaren Konturen neu gemalt.
• Handgezeichnete Animation: Realaufnahmen eines Hauses oder einer Straße im gemalten Bilderbuch-Look.
• Cartoon-Figuren: Eine Person in der Referenz wird zur stilisierten Figur und behält Pose, Kleidung und Farben.
• Material- und Objekttausch: Eine menschliche Hand wird zur Roboterhand, oder Oberflächen ändern Farbe und Material, während die Bewegung bleibt.

Kreative Einsätze: was man mit einem Referenzvideo macht

Die meistdiskutierten Ideen rund um EdenLive nutzen alle dieselbe Stärke: Das Referenzvideo legt Bildaufbau, Bewegung und Kamera fest, sodass du dieselbe Szene in neuem Look bekommst. Das sind die Einsätze, auf die VAST und erste Berichte verweisen, plus die Fälle, in denen es noch hakt.

• Spielprototypen: durch ein Blockout-Level laufen und es in Echtzeit als nahezu fertige Welt sehen, ideal für Erkundung und ruhige Rätsel.
• Previs und Concept Art: Blocking und Kamerafahrten bleiben fix, während die Art Direction mehrere Stile nebeneinander vergleicht.
• Video-Reskinning: Realaufnahmen ohne Neuanimation in eine Cartoon- oder handgemalte Version verwandeln.
• Daten für Embodied AI: viele visuelle Varianten derselben Roboter- oder Handbewegung für Trainingsdaten erzeugen.
• Schwächen: schnelle Kämpfe, mehrere Figuren gleichzeitig, kleine Objekte und sehr lange Konsistenz driften noch.

Wie die Community EdenLive aufgenommen hat

Die Medienaufmerksamkeit lag deutlich vor der praktischen Nutzung. QbitAI und Pandaily berichteten um den 18. Oktober 2026 über die Veröffentlichung, mit Fokus auf Echtzeit auf der RTX 5090 und die Idee des entkoppelten Weltmodells. Die Repository-Zahlen Mitte Oktober waren klein, Tutorials, Forks und Community-Fixes sind also noch rar, und einen unabhängigen Benchmark haben wir nicht gefunden. Einzelne Bewertungen zitieren wir nicht; nimm die Herstellerwerte als Ausgangspunkt und teste mit eigenen Szenen.

Offene Fragen: tatsächlicher Speicher und Bildrate von 14B auf Consumer-Karten, Qualitätsverlust je Quantisierung, Langzeitstabilität und offizieller ComfyUI-Support.

Wie man Prompts für EdenLive schreibt

Hier hat der Prompt eine andere Aufgabe als bei einem Text-zu-Video-Modell. Das Referenzvideo legt bereits fest, wo die Dinge sind und wie sie sich bewegen, also sollte der Prompt das Aussehen beschreiben: Stil, Materialien, Licht, Farbe und Stimmung. Halte ihn konsistent mit dem Ziel-Startbild, denn widersprüchliche Anweisungen lassen den Stream zwischen Looks flackern. Beschreibe die ganze Szene in einem Stil, statt Objekte aufzuzählen, und verlange keine Bewegung, die die Referenz nicht enthält. Dieselben Gewohnheiten helfen im Browser-Generator oben, wo dein Foto die Rolle des Startbilds übernimmt.

• Stil zuerst: "handgemalte Aquarell-Animation" oder "fotorealistische Nachtstraße" gibt jedem Bild den Ton vor.
• Materialien und Oberflächen nennen: nasses Kopfsteinpflaster, gebürsteter Stahl, weiche Baumwolle, glänzender Lack.
• Dem Licht eine Quelle geben: tief stehende Sonne von links, Neonschilder, bedecktes Tageslicht, Kerzenlicht.
• Eine Palette halten: zwei oder drei Hauptfarben verringern das Flackern zwischen Chunks.
• Nicht gegen die Referenz arbeiten: Zeigt der Proxy einen langsamen Gang, keinen Sprint verlangen.
• Im Spicy-AI-Generator eine einfache Bewegung und eine Kamerabewegung ergänzen, da es dort kein Referenzvideo gibt.

EdenLive-Prompt-Vorlagen zum Kopieren

Ersetze die Teile in Klammern und behalte die Struktur bei. Die ersten drei passen zum VAST-Modell selbst mit einem Referenzstream; die letzten zwei sind für den Bild-zu-Video-Generator auf dieser Seite geschrieben, bei dem dein hochgeladenes Foto einer erwachsenen Person das Motiv bestimmt.

Schritt für Schritt: einen Clip im EdenLive-Stil auf Spicy AI erstellen

Der Browser-Workflow erspart den 225-GB-Download und die GPU-Einrichtung. Er führt nicht das VAST-Modell aus, sondern Spicy AIs Standardmodell für Bild-zu-Video, du startest also mit einem Foto statt mit einem Referenzvideo.

• 1. Öffne das Bild-zu-Video-Tool über die Schaltfläche oben auf dieser Seite.
• 2. Lade ein klares Foto einer erwachsenen Person hoch, das dir gehört oder für das du eine Einwilligung hast.
• 3. Füge eine der Vorlagen oben ein und lege Stil, Licht und eine Kamerabewegung fest.
• 4. Erzeuge einen kurzen Clip, prüfe die Bewegung und ändere pro Versuch nur ein Element.
• 5. Lade das Ergebnis herunter; wirkt die Bewegung gehetzt, vereinfache die Aktion, statt Wörter hinzuzufügen.

EdenLive vs. Wan 2.2

Beide werden oft zusammen gesucht, weil VASTs Renderer die Wan-VAEs wiederverwendet, doch sie lösen unterschiedliche Probleme. Wan 2.2 erzeugt Video aus Text oder einem Bild und hat ein ausgereiftes ComfyUI-Ökosystem; das VAST-Modell rendert einen bestehenden Referenzstream in Echtzeit neu und überlässt die Inhaltserstellung der Engine. Brauchst du Clips aus Worten, nimm einen Generator; willst du einen Proxy live in detaillierte Bilder verwandeln, passt VASTs Renderer besser.

Prompt-Tipps für Ergebnisse im EdenLive-Stil

1. EdenLive braucht ein Referenzvideo und ein Startbild; ein Text-Prompt allein reicht nicht.
2. Starte mit dem 5B-Modell bei 1280×704 in INT8, bevor du 14B oder höhere Auflösungen ausprobierst.
3. Prüfe nach jeder Änderung der Quantisierung die Bildqualität, nicht nur die Bildrate.
4. Beschreibe im Prompt das Aussehen und überlasse die Bewegung der Referenz.
5. Verwende nur Material, an dem du Rechte hast, zeige nur Erwachsene (18+) und gestalte nie eine reale Person ohne Einwilligung um.

Quellen

• EdenLive-Modellkarte (Hugging Face)
• Code und README (GitHub)
• LightX2V-Deployment-Anleitung für EdenLive
• Technischer Bericht von VAST (PDF)
• Bericht von QbitAI (Chinesisch)
• Bericht von Pandaily (Englisch)

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