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细节直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成|CVPR 2025
港科广团队提出MultiGO创新方案,借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量,在多个测试集上性能领先,且在多领域有应用优势,研究成果入选CVPR 2025,项目代码将开源。
ComposeMe:让发型、服饰与身份随心组合的人体图像生成新范式
人像生成中保持效果清晰真实且自由调整细节是难题,Snap推出ComposeMe,引入‘属性特定图像提示’思路,能灵活组合属性。还建立数据集、提出训练方法,虽有局限,但表现较优。
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
具身智能的“生命线”:数据基石与未来路径 | GAIR Live 017
雷峰网举办具身智能数据线上论坛,三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻,分享真机数据稀缺解决方案,认为仿真合成数据是必经之路,还谈及产学协同、数据服务等内容。
Identity-GRPO:阿里开源多人物定制化视频生成的后训练优化算法
阿里团队提出Identity - GRPO算法解决多人物视频生成身份一致性问题。构建约15000个标注样本数据集,基于Qwen2.5VL设计奖励模型,多项策略增强训练稳定性,实验验证性能提升显著。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了!万字长文拆解潜在变量,网友:原来AI在另一个维度作画
上月,GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量,将潜在变量比作「数据精髓」,深入对比多种模型,还介绍训练方法、损失函数等,兼具理论深度与直观洞察。
ICLR 2026 | CineTrans: 首个转场可控的多镜头视频生成模型,打破闭源技术壁垒
随着视频生成模型发展,影视级长视频需多镜头序列及自然转场,这成新挑战。上海人工智能实验室团队提出 CineTrans 模型,基于掩码机制实现自动化转场,还构建 Cine250K 数据集,实验效果超基线。
谢赛宁也玩MC?开源全新世界模型生成多人一致的游戏视角
电子游戏推动AI发展,谢赛宁团队探索世界模型新方向,推出多人视频世界模型Solaris。该模型能生成多人一致的第一视角,团队还搭建了多人数据采集系统SolarisEngine,构建了多人Minecraft数据集。实验结果显示,其方法在多方面表现更优。
一夜颠覆Sora神话,H200单卡5秒出片!全华人团队开源AI引爆视频圈
UCSD等机构发布FastWan系模型,用「稀疏蒸馏」训练方案,让视频去噪速度飙升70倍。FastWan在单张H200上5秒生成480p视频,模型权重等全开源,改写AI视频生成格局。
72天,从0到千万小时产能,这个具身「新锐派」凭什么接管数据赛道?
觅蜂科技成立72天亮出破局方案,推出MEgo系列无本体数据采集硬件,同步发布数据服务平台、治理引擎,启动蜂巢数据共创行动,与多家头部企业合作,欲解决具身智能数据难题。