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百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布

北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。

近期，AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点，让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色，经测试在多场景降本增效，提升了视频“剧张力”。

谷歌开发者节目展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，它能快速生成高质量图像、保持场景一致。文中起底背后团队成员，还介绍模型技术亮点、与Imagen对比及未来能力展望。

北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。

近年来视频AIGC推动音频驱动人体动画变革，但传统视频配音局限口部。中国科学院大学提出稀疏帧视频配音范式，推出InfiniteTalk生成器，结合多种技术实现全身动作与音频同步，实验表现突出。

OpenAI推出全新ChatGPT Images，由新旗舰图像生成模型驱动，特性有精准编辑、保留细节等，图像生成速度提升4倍。该功能今日向多数用户开放，价格降20%，旨在让图像生成更简单。

上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。

生成式AI在三维空间面临挑战，传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder，将三维输入翻译成结构化代码，有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能，也指出局限并展望未来。

黑森林工作室发布生成式流匹配模型 FLUX Kontext，它能编辑图片且不影响未编辑区域，支持多图参考生成新图像。可用于去水印、修复照片、修改海报、生成商品展示图等，还能美颜美体，替代 PS 等工具。