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周杰伦发的1400万人点赞的AI视频，是怎么做出来的？

周杰伦抖音首条1400多万点赞的AI视频，将其人生节点与专辑串联，有史诗叙事感。文章介绍用AI视频首尾帧功能制作视频的方法，还举例岳云鹏、《甄嬛传》、科比等，称AI能倒转时空。

清华大学TSAIL实验室与生数科技开源视频生成加速框架TurboDiffusion，引发全球AI社区热议。它能在几乎不影响生成质量的前提下，让视频生成速度飙升100 - 200倍，将AI视频带入实时生成时代。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

北邮、北大等团队提出 AV-NAS，在多模态视频哈希领域引入 NAS，构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制，揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优，代码已开源。

美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video，采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务，能生成分钟级长视频。效率高，评测数据表现佳，安装和运行简便，引网友惊叹。

Pickford提出PickStyle，这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制，能在保持画面连贯时准确迁移风格，还能避免闪烁等问题，不过也继承了基础模型部分缺陷。

苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder，用扩散模型+强化学习策略，性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法，建立原生RL训练框架，探究了dLLM的生成机制等问题。

扩散变换器在视频生成任务性能强，但计算成本高，在手机上难实用。Snap提出创新优化法，加速视频生成，能在iPhone 16 Pro Max上每秒超10帧，不过也存在细节退化等局限。

何恺明团队推出全新连续扩散语言模型ELF，不走GPT自回归老路。它将生成过程留在连续embedding空间，最后离散化变回token。ELF用较少参数、训练token和采样步数，跑赢主流扩散语言模型。

周二晚间，代号「HappyHorse - 1.0」的神秘视频生成模型在 Artificial Analysis 平台空降榜首，不论文字生视频还是图像生视频都排第一，拉开 Seedance 2.0 很大差距，不过在「视频 + 音频」综合排名上屈居第二，引发诸多猜测。