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Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
自定义轨迹驱动AI视频生成，ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI，通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间，实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动，无需重新训练，适配不同架构。
视频生成不再「断片」：OneStory给模型装上「选择性记忆」，跨镜头讲故事人物场景始终如一丨CVPR'26
多镜头视频生成挑战大，现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory，为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制，可生成连贯长视频，在复杂叙事中保持一致。
CHI 2026 Best Paper｜社会模拟迈入可控、可量化时代：为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境，使Agent行为可控，标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
能自动把PDF转换为可填写表单的开源工具，实用可落地。
CommonForms是能自动将PDF转换为可填写表单的开源工具，通过检测文本框等自动添加交互字段。它基于YOLO11做目标检测，支持CLI和API使用，有多种功能特点，能高效处理转换。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。