「统一多模态生成编辑模型」共找到 3193 篇相关文章
对话宋亚宸:从 3D 生成到世界模型,VAST想搭一套「可交互世界」的底座
VAST是一家专注通用3D大模型研发与落地产品建设的人工智能公司。创始人宋亚宸表示,3D生成未普及是缺3D UGC平台,所以从工具和模型入手。该公司核心产品Tripo Studio成果显著,今日还宣布完成5000万美元A轮融资。
Qwen深度研究一夜升级!可生成网页和音频播客,新模型能认医生手写体
Qwen版深度研究加速进化,增加听觉和视觉输出,可生成网页和音频。改进功能同时更新模型,Qwen3 VL能识别医生手写体。实测新功能表现出色,Qwen3-VL系列更新后性能优异。
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制:仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型,提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法,发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配,经多基准评测,性能和效率表现优。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成!新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin,首次实现第一视角视频与人体动作联合生成,攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型,通过三大创新设计解决核心难题,实验性能超基线,为多领域应用提供落地基座。
何恺明带大二本科生颠覆扩散图像生成:扔掉多步采样和潜空间,一步像素直出
何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow(pMF),突破传统扩散模型/流模型限制,砍掉多步采样和潜空间,一步在像素空间生成图像,在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩,还介绍了核心设计、实验结果对比等。
AAAI|东方理工陈云天等:教会视频扩散模型“理解科学现象”,从初始帧生成整个物理演化
东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架,方法分三步,在流体和台风数据实验中表现超主流方法,展示生成式AI在科学建模的探索。
用3万小时触觉数据补齐具身智能「手感」,新智具身联合复旦大学统一触觉「方言」
新智具身联合复旦大学发布三份技术报告,将触觉跃升为具身智能核心基建。构建3万小时交互语料库统一触觉“方言”;提出新方案让机器人提前预判触觉;在世界模型中重构“触觉想象”,推动具身智能“视触融合”。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力与稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。
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。
微软炸场了!一张图片仅需3即可生成带完整PBR材质的超高质量3D资产!
微软推出3D资产生成大模型TRELLIS,能接收文本或图像提示,输出高质量3D资产。其结果质量强,支持灵活切换输出格式和局部3D编辑,还给出安装和使用方法及项目地址。