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视频生成不再「断片」:OneStory给模型装上「选择性记忆」,跨镜头讲故事人物场景始终如一丨CVPR'26
多镜头视频生成挑战大,现有方法有局限。Meta与哥本哈根大学研究者提出OneStory,为多镜头视频生成建立跨镜头记忆机制,可生成连贯长视频,在复杂叙事中保持一致。
ACL 2026 | 赋予视频生成「视觉思维链」:VChain显式建模时空规划与状态演变
南洋理工大学团队在ACL 2026发表VChain框架,引入大模型视觉推理能力提升视频逻辑连贯性。它分三步实现,实验效果超现有方法,还展示视频推理与生成的潜在趋势,为多模态模型协作提供范例。
火山引擎 veFuser:面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破,但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架,能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验,且未来会持续迭代。
视频扩散模型新突破!清华腾讯联合实现高保真3D生成,告别多视图依赖
清华大学联合腾讯提出Scene Splatter,基于视频扩散模型,从动量视角引导其生成满足三维一致性的视频片段,提升三维场景生成效果,解决了传统方法在单张图片重建三维场景的难题。
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。
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来,扩散模型在视频生成领域广泛应用,但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案,在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损,为技术落地提供基础。
V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间
近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征,还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证,其在视频生成和预测上性能出色。
当万相2.5刚开卷有声视频,7月已经发布音频一体化的百度蒸汽机又开卷长视频了
百度升级MuseSteamer蒸汽机视频生成模型,可生成任意长度视频,生成中能更新prompt交互创作。其技术规划前瞻体系化,成本低,在多行业有应用和商业化空间。
114B参数、6B激活,Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview,总参数114B,单次前向激活约6B,成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题,架构、系统设计出色,开源将改变行业规则。
Medeo 教程:一次生成无脑抽卡不可取,真正的视频 Agent 应该啥样
本文介绍AI视频生成Agent Medeo 1.0版本,它支持短或超长提示词,泛化性好,多种垂类视频都能做。文中介绍其基础操作、展示案例和提示词,还剖析了能兼顾质量与灵活度的原因,目前产品在内测将全量上线。