「空间视频」共找到 1428 篇相关文章
让模型“看视频写网页”，GPT-5仅得36.35分！上海AI Lab联合发布首个video2code基准
上海人工智能实验室等机构提出IWR - Bench评测基准，从“image - to - code”迈向“video - to - code”，对28个主流模型测试，最佳模型GPT - 5仅36.35分，指出当前模型短板，为研究指明方向。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架，即将开源。该框架不依赖VAE，仅增0.3%参数量，推理提效10倍，在ImageNet获1.79的FID分数，解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
视频世界模型跑长序列不「崩」了！用光流约束+历史记忆+多步训练，让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题，核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架，通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练，有效缓解误差累积。
训练数据爆减至1/1200！清华&生数发布国产视频具身基座模型，高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。
Coding Agent 自主解题很强，但用户改一行代码就"翻车"？自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
腾讯回应 OpenClaw 之父 Peter 的“抄袭”指责；突发！字节AI视频模型Seedance 2.0发布紧急叫停；Mac mini因“养虾热”断货 | Q资讯
本周AI圈热点不断：腾讯回应OpenClaw之父“抄袭”指责；字节AI视频模型Seedance 2.0发布叫停；Meta或裁员20%；美团王兴谈海外战略与AI冲击；“养虾热”致Mac mini断货；DeepSeek V4和腾讯新混元模型4月将发布。
AI又来带货了！字节推出DreamActor-H1自动对齐手势和商品
在电商和数字营销领域，现有框架呈现效果不佳。字节推出DreamActor - H1框架，基于扩散变换器，集成Seaweed - 7B模型，能生成高保真人机交互视频，有效果突破但也存在局限。