「图像到有声视频」共找到 1340 篇相关文章
Google DeepMind CEO Hassabis 最新访谈:未来十年实现完整 AGI,引领科学黄金时代
Google DeepMind CEO Demis Hassabis在访谈中分享诸多观点。他认为未来十年能实现完整AGI,还谈到Genie 3重新定义视频、人形机器人重要性等,指出AI创造力不足等局限,也提及旗下公司在制药等领域突破。
Nano Banana Pro上线!集成Gemini 3与Veo 3,谷歌不给竞争对手喘息机会
谷歌推出最强文生图模型Nano Banana Pro,又名Gemini 3 Pro Image,整合Gemini 3 Pro多模态理解能力与谷歌搜索知识库。它提升文字渲染等能力,支持多种分辨率和格式,还集成视频生成模型,覆盖多类用户。
锁定角色,「多主体」也可控!个性化文生图,给你PS般交互体验
LayerComposer革新个性化图像生成,能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小,解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点,实验表现出色,未来将促进人机协同创作。
一张照片,一个3D「你」:计算所等提出HumanLift,实现高保真数字人重建
中国科学院计算技术研究所等机构研究人员提出 HumanLift 技术,基于单张参考图像重建高斯网数字人全身。该技术融合三维视频扩散模型和人脸增强,仅需单张人体图片就能重建高逼真三维数字人。
MMX-CLI给AI Agent装上七种感官,内容创作更方便
MiniMax发布的MMX - CLI命令行工具,给AI Agent装上七种新感官,具备图像生成、视频创作等能力,可一站式解决内容创作问题。它安装使用简单,功能多,还能集成到现有工作流,不过采用按量付费。
让AI作画自己纠错!随机丢模块就能提升生成质量,告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法,通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参,在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性,且计算高效。
天下苦VAE久矣:阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE,带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG,结合自监督预训练与端到端微调,去除对VAE依赖,在训练效率和生成效果上有突破。
X-Actor 惊艳登场!长时唇动+情感同步人像动画生成
字节提出 X - Actor,一个音频驱动自回归扩散框架,能通过一张静态参考图像和一段音频生成逼真、富有情感表达的人像动画视频。其核心是两阶段解耦生成流程,实现长时间唇形同步与情感音频一致性。
通向世界模型关键一步:EX-4D来了,实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域,相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题,PICO - MR团队提出EX - 4D,能从单目视频生成新视角视频,多方面表现出色。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。