「视频扩散技术」共找到 3750 篇相关文章
NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源
TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文与代码已开源。
不看后悔!GitHub 开源 MultiTalk .8k star 强大的人语音+图像绑定项目
MultiTalk 是 MeiGen‑AI 开发的开源框架,可从音频、图片和提示语生成多人对话视频。它解决传统视频制作痛点,功能亮点多,技术优势明显,应用场景广,与同类项目对比表现突出。
谷歌也要「AI抖音」了!新Veo 3.1原生支持竖屏,4K分辨率高画质
谷歌Veo 3.1升级,全方位提升视频生成质量,新增竖屏和4K两大特性。它还提升创意、一致性和元素融合能力。谷歌借此进军AI短视频,结合自身优势推动“AI视频竖屏化”趋势。
视频字幕处理开源神器
卡卡字幕助手(VideoCaptioner)操作简单,无需高配置,支持 API 和本地离线语音识别,利用大语言模型处理字幕。它支持多平台视频下载处理,有专业语音识别引擎,能智能纠错、高质量翻译、调整字幕样式。
传感器技术如何赋能汽车?
本文指出全球汽车产业变革中,传感器作用关键。介绍了汽车传感器分类、技术体系、发展水平、创新趋势,分析市场规模、竞争格局等,还展望未来,为我国企业发展提供方向。
The Batch:927|极速扩散学习
研究表明扩散图像生成器学习重建预训练编码器嵌入可加快训练,Apple团队提出的FAE,通过缩小嵌入再重建解决了因嵌入尺寸大导致的训练受阻问题,性能与先进模型相当且训练更快。
传感器技术如何赋能船舶?
本文介绍船舶传感器技术,其是衡量船舶工业竞争力的关键。阐述了传感器在船舶各系统的应用、分类、工作原理、安装场景,指出我国产业在规模扩大同时存在短板,还探讨了未来升级方向、应用拓展及产业创新路径。
750城市+5000小时第一人称视频,上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai,含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集,还训练了模型Yume。它特点突出,团队按四环节构建,望成世界建模等领域的数据基石。
VLM会描述视频,却未必用对参考图:RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner,强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数;还构建 MRVBench 评测基准,实验显示其表现优异。
一篇Graph+AI Agents最新技术综述
该综述提出分类框架组织Graph与AI Agents领域研究进展,详细探讨图技术在AI代理规划、执行、记忆和多代理协调等核心功能中的作用,还提及代表性应用、挑战和未来机遇。