「视频渲染框架」共找到 2553 篇相关文章
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
清华联手英伟达打造扩散模型新蒸馏范式！视频生成提速50倍，4步出片不穿模
清华大学朱军教授团队与NVIDIA Deep Imagination研究组联合提出分数正则化连续时间一致性模型（rCM），将连续时间一致性蒸馏扩展至大模型，解决现有方法瓶颈，提升推理速度兼顾质量与多样性。
突破具身智能“专家困境”！北大新方法让宇树G1靠单一框架掌握跳舞和侧手翻
北京大学与BeingBeyond团队联合研发的BumbleBee系统，用创新的‘分治 - 精炼 - 融合’三级架构，实现人形机器人在多样化动作中的稳定控制，破解传统控制策略的‘专家困境’与‘现实鸿沟’。
Soul App 又又又开源了！这次是实时交互数字人，支持小时级长视频甚至无限时长！
Soul App 新开源实时数字人项目 SoulX-LiveAct，解决 AR 扩散模型流式生成稳定性问题。它实现 20 FPS 实时流式推理，延迟 0.94 秒，支持无限时长，有恒定显存等亮点，可用于多场景。
阿里Qwen3.5小模型发布：0.8B参数就能处理视频，边缘AI时代真的来了
阿里通义千问发布Qwen3.5系列四款小模型，采用Gated DeltaNet混合注意力机制。有原生多模态设计，解决“内存墙”问题。在多基准测试中表现出色，开发者反响好，但也存在幻觉级联、调试局限等问题。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
无需NeRF/高斯点后处理，视频秒变游戏模型成现实！新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4，能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程，涵盖相机轨迹恢复等关键步骤，平均每帧约60秒，比现有方法显著提速，论文已被ICCV 2025接收。
登顶全球权威榜单！浙大创业团队百卡打造开源实时世界模型，视频秒变可交互4D世界
全球科技界正豪赌「世界模型」，但主流模型多停留在「视觉生成」。中国影溯公司发布并开源世界模型 InSpatio - World，综合性能优异，以小博大登顶权威榜单，降低了物理世界数字化门槛，引发行业关注。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
Lovable是当红AI产品公司，估值66亿美元，其开设全职Vibe Coder岗位。零技术背景的Lazar Jovanovic成首位该岗员工，他80%时间规划对话，介绍了Vibe Coding方法及应对问题策略，强调表达、品味等重要性。
技术框架不重要，大厂简历不值钱？小哥不会写代码却进了Lovable，80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话，20%执行，多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势，使用AI要有“妄想”心态，编码已非核心，判断力和品味更重要。