「视频存储文本」共找到 1572 篇相关文章
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
3D-AIGC 存储架构演进：从 NFS、Gluster 到 JuiceFS
光影焕像在 3D-AIGC 存储上，因三维模型数据量大、格式多，对存储要求高。经探索，从 NFS、GlusterFS 到最终选 JuiceFS，搭建统一存储平台，管理上亿文件，提升处理速度，简化运维。
「百万级」视频推理数据集！30+顶尖高校联合发布
AI视频生成已能「画得像」，但不会「想得对」。VBVR推出百万级视频推理数据集，首次系统评测模型对空间、物理、逻辑和抽象的推理能力，发现顶尖模型通过率仅68%，推动视频AI从「视觉模仿」迈向「智能推理」。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
哔哩哔哩献给二次元世界的礼物—AniSora，目前最强大的开源动漫视频生成模型
动画视频生成评估挑战大，现有模型处理动画视频力不从心。哔哩哔哩推出AniSora综合系统，支持一键生成多种动漫风格视频镜头，在角色和动作表现上出色，在多维度超越当前先进模型。
并行扩散架构突破极限，实现5分钟AI视频生成，「叫板」OpenAI与谷歌？
近日，CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统，凭借并行扩散架构破解视频时长难题，可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立，此次突破或为企业带来商业价值，还计划开发新模型。
Glyph：文本转图片解决长上下文困境，智谱把“DeepSeek-OCR”具像化了
传统 token 扩展方式遇算力成本天花板，DeepSeek 与智谱都想到让 AI“看”文字思路。智谱发布 Glyph 框架工程化实现此思路，将文本转图片处理，降低计算成本，有不错效果但也存在排版敏感等限制。
快手AI超级员工上线！一句话剪出完整短视频，从文案到发布一条龙
快手AIGC超级员工Kwali正在内测，可一句话生成完整短视频。它整合多Agent框架，有素材库和数字人资源。能完成脚本、拍摄、剪辑等环节，降低视频制作门槛，重构视频供应链。
Andrej Karpathy 辣评Veo 3：视频生成将直接优化人类的注意力，TikTok只是弟弟
Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解，指出视频生成技术进步带来四个关键转变，认为视频将成AI与人类交流绝佳界面，也引发众人对其利弊的讨论。
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。