「图像重建」共找到 568 篇相关文章
腾讯发布Hunyuan-GameCraft!从静图进入动态游戏世界
近年来,现有方法难满足游戏视频生成需求。腾讯推出Hunyuan - GameCraft,可基于一张图像和提示词生成游戏交互视频,能精准响应交互信号,保留历史场景信息,不过动作空间待丰富。
每一幕皆可控!字节发布多主体视频生成神器,人人皆主角
字节发布多主体视频生成神器MAGREF,基于一张参考图像,能生成主体高度一致的视频,多人同台也不串脸。它采用三阶段数据处理流程,构建在DiT架构上,实现复杂视频生成任务。
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。
Meta新突破!跨模态生成告别噪声:流匹配实现任意模态无缝流转
Meta与约翰霍普金斯大学联合推出CrossFlow框架,实现跨模态生成新突破。它基于流匹配提出新范式,无需依赖噪声分布等,在多任务上媲美或超最优算法,训练成本低、速度快,还能适配多任务。
CVPR 25 |全面提升视觉感知鲁棒性,生成模型快速赋能三维检测
香港中文大学(深圳)等单位学者提出 DriveGEN 无训练自动驾驶图像可控生成方法,无需额外训练生成模型,通过两阶段策略扩展训练数据,提升三维检测模型鲁棒性,代码已开源。
打破碎片化瓶颈!浙大&哈佛开源UniGeo,高保真相机可控编辑
当前主流相机可控图像编辑基于图像扩散模型,应对连续相机运动易出现问题。近日,浙大联合哈佛发布UniGeo框架,在三核心层面注入统一几何引导,克服结构退化,提升视觉质量与跨视角一致性。
首个用户生活「长程模拟器」来了!LifeSim 重新定义大模型个性化评测
现有个性化助手评测基准与真实用户-助手交互脱节,来自复旦大学等的研究人员提出 LifeSim 框架及 LifeSim-Eval 评测方法。实验显示主流 LLM 处理显性需求尚可,隐性意图识别等方面短板明显。
轻量又好用的 RAW 图片编辑器
RapidRAW 是轻量的 RAW 图像编辑器,适用于多系统,为偏爱简洁流程的摄影师打造。它有 GPU 加速等特性,提供三种 AI 使用方式,有免费与付费选项,还介绍使用方法和系统要求。
4D通用世界模型!中科院NeoVerse用百万单目视频直接构建
中国科学院自动化研究所与CreateAI团队构建4D世界模型NeoVerse,它用全新端到端架构,从单目视频高效重建4D高斯泼溅,模拟成像退化提升生成鲁棒性,在多任务表现卓越。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct:ImageNet单步生图FID进入1.0时代!
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收,它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法,在多项任务达最佳性能,还能用于文本到 3D 生成。