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Labubu换装记！让视频换装变得如此简单！基于扩散Transformer的视频虚拟试衣新突破

今天介绍开源项目MagicTryOn，它是基于大规模视频扩散Transformer的视频虚拟试衣框架，能实现高质量视频换装。采用三项关键技术创新，支持图像、视频试衣及定制化方案，目前仍在积极开发。

Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。

新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。

阿德莱德大学、美团和上海交通大学团队首次系统研究扩散模型“计数幻觉”问题。构建CountHalluSet数据集套件量化该问题，揭示其与采样条件的关系，还提出JDM模型缓解计数幻觉。

使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。

自Sora 2发布，科技厂商掀起视频生成模型竞赛。12月15日商汤上线Seko 2.0，实现AI短剧‘一人剧组’。其背后的LightX2V框架做到实时生成，还适配国产芯片，有望推动视频创作生产力革命。

扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。

IBM 以 110 亿美元全现金收购 Kafka 公司 Confluent，此前已在开源软件收购投入超 500 亿美元。Confluent 贡献 Kafka 超 60 - 70% 代码量，收购引发开源社区担忧，也让 Flink 流计算或成赢家。

2025中国力学大会AI+分享中，四川大学张来平研究员介绍基于图神经网络的流场预测方法研究进展。张来平长期从事计算流体力学研究，近年专注AI for Science，成果颇丰。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。