「全身动作生成」共找到 2439 篇相关文章
音画同步视频生成重磅开源!Character AI和耶鲁大学推出Ovi,让音、画在一个大脑里思考
Character AI和耶鲁大学团队推出开源模型OVI,它采用双骨干交叉模态融合架构,让音视频同步生成。其架构对称,用旋转位置嵌入技术对齐时间,训练策略分步进行,生成效果佳,为开源音视频生成提供新路径。
告别模板时代!妙多VP张昊然:生成式AI如何驱动UI设计的范式革命
在AICon2025上海站,妙多副总裁张昊然分享生成式AI在UI设计领域的影响。他回顾初代生成式UI的‘套模板’技术,讲述技术革新后回归代码生成界面,还探讨让AI理解设计系统、妙多AI 2.0理念及未来UI工具假设。
美团重磅开源!13.6B通用视频生成大模型,能文生视频、图生视频、还能续写!
AI视频生成竞争激烈,美团团队在GitHub开源通用视频生成模型LongCat-Video,参数量13.6B,能文生视频、图生视频、视频续写,几分钟生成720p、30fps长视频,有核心优势,还介绍了安装部署等内容。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
ImageNet分数越高,生成反而越糊?iREPA给出解释
Adobe Research论文指出,视觉模型在ImageNet分类准确率高,生成效果未必好,全局语义强易压扁空间结构。iREPA修改REPA训练流程,削弱全局干扰,提升了生成质量。
用子模优化法为DeepResearch生成多样性查询
开发DeepResearch时,生成多样化查询是关键。多数开源项目处理方法粗放,本文提出结合句向量与子模优化的方法,设计子模目标函数,给出代码实现,实验显示该方法生成的查询组合多样性更高。
腾讯开源全新动作迁移模型FlexiAct,人物 & 动物都支持
当前动作定制方法在应对多样化主体和场景时适应性差,清华与腾讯提出FlexiAct模型。它引入RefAdapter和FAE,能在空间结构差异大或跨域场景中精准适配动作,保持外观一致,表现优于其他方法。
太强了 Yan!腾讯打造的全能交互视频生成引擎
腾讯提出的面向交互式视频生成的基础性框架 Yan,集 AAA 级模拟、多模态生成和多粒度编辑于一体,为下一代 AI 内容引擎提供可行路径,但也面临长时视频视觉一致性不足等问题。
OVI:统一的音视频生成模型,声音与画面同步诞生
音视频生成领域以往多阶段架构易致音画不同步等问题。耶鲁大学团队提出 OVI 统一范式,采用双塔 DiT 架构与分块式跨模态融合机制,实现音画同步生成,不过目前有计算开销大、音频有局限等问题。
低延时、可交互的音频驱动肖像视频生成框架LLIA
美团提出新型音频驱动肖像视频生成框架LLIA,是低延迟、可实时交互的虚拟形象生成技术。它提出四项核心技术,引入三大核心模块,构建超100小时数据集,在多方面有出色表现。