「风格迁移」共找到 415 篇相关文章
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域，将现有方法按泛化能力分三类，比较DNN与树模型优劣，剖析核心挑战，探讨扩展方向及数据集评估策略，旨在建跨数据集稳健评估体系。
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。
Claude Code与Codex六大组件拆解
文章指出如今如GPT - 5.6等模型的裸能力相近，但装进Claude Code 或 Codex CLI 后表现差距大，原因在于Agent Harness。它将编码智能体拆解为六个核心组件，详细阐述各组件作用与意义。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
刚刚，阿里「欢乐马」正式上线，抢先实测这匹「黑马」
4月27日，阿里ATH团队上线视频生成模型HappyHorse 1.0。它依托多模态架构，音视频创作编辑一体，价格实惠。支持文生、图生、多图参考生视频，视频编辑功能强大，能精准替换主体、添加元素、改变风格。
击败PI！星动纪元登顶具身奥林匹克，狂揽三项全球冠军
在具身灵巧操作奥林匹克赛事Benjie’s Olympics中，中国具身智能公司星动纪元斩获三项全球第一，超越美国明星公司PI。其自研VLA具身模型优势显著，且已在多领域落地应用。
APP 是功能的软件化，Skill 是经验的软件化
文章指出移动互联网时代人类把需求装进 APP，Agent 时代则把经验装进 Skill。当前多数人未充分使用 AI，微信接入 Openclaw推动大众拥抱 AI。Skill 是新旧世界耦合点，还具备进化能力，可形成复利。
我用GLM-5肝出一个Rust版Agent系统，Opus 4.6迎来了最强开源对手。
作者实测智谱发布的GLM - 5后，用其开发出Rust版Agent系统并开源。还对比GLM - 5与Kimi 2.5、Opus 4.6，认为GLM - 5写后端能力强，让普通开发者也能用高级架构能力。
蚂蚁抛弃向量推荐！用8B小模型构建「用户“话”像」，实现跨模型通用并拿下SOTA
2026年AI开发者关注爆款大模型应用，个性化是关键。蚂蚁集团和东北大学团队推出AlignXplore+，实现文本化用户建模新范式，有全域通用、极致迁移、实战适配特性，小参数超越基线，未来将继续探索。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。