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ECCV 2026 | 北大团队提出 Atomic Dance：基于原子动作的可解释音乐舞蹈生成框架
北大团队提出 Atomic Dance 框架，以原子动作作为舞蹈基本单元，建立有明确语义和结构的舞蹈表示，设计“动作规划 — 舞蹈生成”两阶段框架，让生成的舞蹈更符合音乐节奏和编舞逻辑，具备可解释性和可编辑性。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制！GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络（GSPN）。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”，将计算量降低，保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录，如高分辨率生成加速超84倍。
超越谷歌Banana，字节联合香港中文大学等高校开源最强图像编辑生成系统DreamOmni2
香港多高校与字节跳动联合研发的DreamOmni2系统，实现图像编辑与生成领域SOTA。它用三步造出高质量数据，提出索引编码等方案，联合训练模型，实际效果超越部分商业模型，为AI创作带来新可能。
视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter，基于视频扩散模型，从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段，提升三维场景生成效果，解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
国内首部“AI生成内容合规”标准来了！现公开征集起草单位和专家
2026年6月14日，短视频AI内容强制标注新规实施，网络内容治理迈向“强制合规”。在此背景下，首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》诞生，亮点多，现征集起草单位与专家。
基于浏览器请求录制与AI代码生成的E2E接口自动化测试实践
文章以阿里云DataWorks为例，介绍通过浏览器录制插件捕获请求数据，结合AI编程工具生成接口封装与测试用例，解决复杂平台自动化测试难题，对比传统与新范式，剖析新范式优势、协作机制等。
UI-TARS-desktop：字节跳动的原生GUI智能体，用自然语言控制电脑和浏览器
字节跳动开源的UI-TARS-desktop是原生桌面GUI智能体工具，基于UI-TARS和Seed-1.5-VL系列模型。能用自然语言操控电脑和浏览器，有本地和远程两种模式，支持多平台，还对比了同类工具。
SIGGRAPH 2025 | CLR-Wire：曲线框可生成？可交互？深大VCC带你见证魔法
深圳大学黄惠团队推出 CLR - Wire 方法，将复杂三维曲线框结构编码到连续潜空间，解决传统难题，能实现高效生成与平滑插值，相关代码已开源，在多领域有应用前景。
对话清华商宇丨从生成视频到支撑行动，世界模型需要新的评测标准
文章围绕清华团队提出的 WorldArena 评测框架展开。它针对具身世界模型，对过去沿用视频生成的评测逻辑重新审视，从视觉质量和功能性任务两维度评估，推动世界模型从‘生成世界’迈向‘使用世界’。