「生成对抗网络」共找到 2591 篇相关文章
6个Agent组团Vibe Gaming：自己生成、试玩、修Bug
过去大模型生成的游戏虽代码能跑，但常陷入“可玩性黑洞”。Spellcaster让多个专用Agent协同处理，形成“生成—运行—检查—修复”循环。目前能快速生成多种游戏原型，未来将用世界模型直接生成画面。
AI视频生成走向「演技生成」时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，打破AI生成表情假、动作飘忽等问题，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越，有AI演技生动、镜头语言丰富等亮点，已多端上线。
让AI自动生成工作流
不会搭建工作流没关系，可让AI自动生成。如用Claude帮搭建n8n工作流，它生成JSON文件，复制粘贴到n8n配置节点即可用。介绍n8n特点，还讲了Claude自动生成n8n工作流的操作步骤。
CVPR 2025 | SketchVideo让手绘动起来，视频生成进入线稿时代
中国科学院大学等团队提出基于线稿的可控视频生成和编辑方法SketchVideo，发表于CVPR 2025。它基于预训练模型添加线稿控制网络，解决现有视频生成模型可控性等问题，实现高质量视频生成与编辑。
Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
自定义轨迹驱动AI视频生成，ATI无需训练适配多种生成模型
字节提出视频生成运动控制统一框架ATI，通过轻量级运动注入器将用户定义轨迹投影至预训练图像 - 视频生成模型潜在空间，实现协调控制。用户指定关键点及路径控制运动，无需重新训练，适配不同架构。
一个指令误导智能模型！北航等首创3D语义攻击框架，成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。
李飞飞团队新作：简单调整生成顺序，大幅提升像素级图像生成质量
长期以来，AI生图面临潜空间模型细节损耗、像素空间模型结构混乱速度慢的矛盾。李飞飞团队最新论文提出Latent Forcing方法，通过重排生成轨迹，让像素扩散模型找回效率并刷新SOTA。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。