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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。
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。
拒绝视频生成,深度跃迁提出具身基座模型全新路线
深度跃迁发布世界动作模型 DELE - w0.5,放弃基于视频生成模型的路线,训练时联合学习动作与未来世界表征,推理时移除该表征分支。在真机实验中表现超基线,具跨背景泛化能力,为世界模型提供新思路。
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。
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。
NIPS2025|小红书智创AIGC团队提出布局控制生成新算法InstanceAssemble
当下文本生成图像扩散模型有进展,但现有布局到图像生成方法在复杂场景表现不佳。小红书智创AIGC团队提出InstanceAssemble框架,从架构和评测应对难题,实现复杂布局下精确图像生成,有广阔应用潜力。
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。
刷新3D生成上限!一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下,现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架,采用coarse - to - fine两阶段流程,用Part Attention机制提升效率,支持高分辨率输出。