「多人交互视频生成」共找到 1542 篇相关文章
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。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
破除水军机器人！北航团队发布全新对抗性框架SIAMD：用“结构信息”破译机器人伪装｜IEEE TPAMI
本文介绍北航彭浩团队发表在TPAMI 2025的文章，提出对抗性框架SIAMD检测机器人。它将用户账户与消息交互组织为异质结构，用结构熵建模。实验显示，其在有效性、泛化性等方面优于基线模型。
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。
AI玩拼图游戏暴涨视觉理解力，告别文本中心训练，无需标注的多模态大模型后训练范式
在多模态大模型后训练浪潮中，现有方法多以文本为中心。MMLab@南洋理工大学提出Visual Jigsaw，将拼图任务用于后训练，让模型不依赖标注强化视觉感知与理解，在图片、视频和3D模态验证有效。
千万级标注成本归零！CVPR 2025清华团队成果：相机的“自运动”就是最好的老师
以往空间音频模型受限于采集条件和标注成本，清华和密西根大学团队在CVPR 2025给出新路径，利用相机自运动作监督信号，让模型从互联网视频学三维空间音频感知，成果入选会议Highlight。
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。
通义实验室新研究：大模型自己「扮演」搜索引擎，提升推理能力无需搜索API
阿里通义实验室开源ZeroSearch，提供无需与真实搜索引擎交互的强化学习框架。它用模拟搜索环境和渐进式抗噪训练，让LLM自给自足，节省API成本，在多问答数据集表现优，为智能化检索提供新思路。
AI短剧生成神器
作者分享开源的AI短剧生成工具，它能根据剧本完成智能分镜、生成视频片段等一条龙服务，采用全局种子+风格继承改善人物和场景一致性，有分镜编辑器可手动调控，适合多种人群。
Qwen3-LiveTranslate：视、听、说全模态同传大模型！
Qwen3-LiveTranslate-Flash 是基于大语言模型的多语言实时音视频同传模型，依托 Qwen3-Omni 能力与海量数据，有多语言和方言支持、视觉增强等亮点，性能超主流大模型。