「游戏场景生成」共找到 4092 篇相关文章
简单即强大:全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单,性质独特?
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN,它建模目标分布机制简洁独特,有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数,还展示实验效果,最后给出未来研究方向。
OpenCode AI编程实践:利用推理路由低成本开发游戏
文章介绍用 OpenCode 结合 DigitalOcean 推理路由器开发点球大战游戏 PK Shootout。其按任务选模型,多数任务路由到 MiMo V2.5 和 GLM - 5.2,成本约 8.25 美元,远低于只用前沿模型。文中还分析开发各环节及适用场景。
机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。
GPT-6 Astra搓3D刷屏后,3D生成的竞争规则变了
GPT-6 Astra靠Agent一键生成3D内容刷屏后,引发通用大模型是否会取代专业3D生成模型的讨论。本文实测影眸Hyper3D新上线的Agentic Mode,分析3D行业在Agent时代的全新竞争标准。
海外华人15人团队打造,统一理解与生成的图像模型,超越Nano banana登顶图像编辑
海外AI初创公司Luma发布图像生成模型Uni-1,将「理解」与「生成」统一,在多任务测试中表现优于GPT Image 1.5和Google Nano Banana Pro。它采用独特架构,提升理解能力,由华人团队打造。
西湖大学张驰团队:不重训,也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题,西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量,且具跨模型通用性,还揭示了问题机制,降低算力成本。
边打字边出片,交互式生成长视频!英伟达联合MIT开源新SOTA
AI拍长视频不再难!英伟达联合MIT推出LongLive,可实时交互生成流畅画面,解决传统方法卡顿、不连贯等痛点。它能生成15秒到240秒视频,性能达SOTA,还靠三把“钥匙”解决长、顺、快难题。
合成数据≠生成模型:一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架,突破‘生成模型=合成数据’传统认知,涵盖多种方法。还按应用层次划分场景,指出合成数据面临模型坍塌等挑战,正成新型基础设施。
ElevenLabs 发布“视频到音乐”:AI 读懂视频内容,为其创作氛围匹配的 BGM。
ElevenLabs推出“视频到音乐”功能,其“Eleven Music”模型能分析视频上下文、情绪和风格,一键生成匹配的定制背景音乐,还能添加画外音和音效,为创作者提供端到端音视频解决方案。
空间智能新高度:港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon,突破现有模型处理能力瓶颈,可实现万帧级场景表征抽取与定位重建,在多数据集上表现优于现有方法。