「全模态生成式推荐」共找到 2717 篇相关文章
现场围观腾讯广告算法大赛，我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金，赛题是「全模态生成式推荐」，涉及多AI方法，贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多，氛围友好。腾讯借此揽才，也为学生提供进大厂通道。
原来这届中国AI年轻人，已经卷到业界都惊了
在小红书上，一群热爱技术的年轻人搞了一场为期五个多月的腾讯广告算法大赛。赛题是全模态生成式推荐，考验选手探索精神。比赛结束后，表现突出选手将被纳入腾讯“青云计划”。
字节Lynx：从单张图像生成高保真个性化视频
字节推出高保真个性化视频生成框架Lynx，基于开源的Diffusion Transformer，引入ID - adapter和Ref - adapter，在基准数据集表现优异，能平衡身份保真度等，还可拓展至多模态和多主体。
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。
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。
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。