「视频时长预测」共找到 1954 篇相关文章
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive,解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战,具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点,还给出安装、推理、训练等步骤。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式!北邮、北大等联合提出AV-NAS:首个音视频哈希搜索架构,让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS,在多模态视频哈希领域引入 NAS,构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制,揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优,代码已开源。
视频生成一长就漂移竟是前序帧「太干净」惹的祸!研究揭示共享噪声水平才是长视频稳定关键
自回归视频生成模型存在训推不一致导致的误差累积问题,使生成视频越往后越易出现时序漂移和画面崩坏。HiAR团队推出HiAR,通过共享噪声水平减少误差传递,还解决了动作僵化问题,实现分钟级无退化生成。
刚刚,美团推出 136 亿参数视频生成模型
美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video,采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务,能生成分钟级长视频。效率高,评测数据表现佳,安装和运行简便,引网友惊叹。
重塑你的vlog!PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle,这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制,能在保持画面连贯时准确迁移风格,还能避免闪烁等问题,不过也继承了基础模型部分缺陷。
用3D几何先验驱动视频扩散,实现更一致的世界生成
视频扩散模型生成新视角视频时,现有方法缺显式3D结构。智象未来提出DreamWorld,用3D先验与两阶段框架,结合结构和生成能力,在多基准测试表现领先。
拖拽视频编辑进入流式时代!任意时刻、任意内容,实时修改 | ICLR'26
新加坡南洋理工大学和合肥工业大学研究人员在ICLR 2026提出REVEL任务,打造免训练DragStream方法,实现视频生成时实时拖拽编辑,支持多种操作,破解两大难题,实验显示效果、泛化性佳。
Code2Video:全新AI教学视频生成框架,助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限,新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架,以代码为中心,由三个协作智能体组成,能通过Python代码自动生成高质量教育视频,代码驱动生成优势明显。
断层碾压Seedance 2.0:神秘「欢乐马」空降榜首,视频AI变天了
周二晚间,代号「HappyHorse - 1.0」的神秘视频生成模型在 Artificial Analysis 平台空降榜首,不论文字生视频还是图像生视频都排第一,拉开 Seedance 2.0 很大差距,不过在「视频 + 音频」综合排名上屈居第二,引发诸多猜测。
刚刚,全球视频模型新王诞生了!
天工AI的SkyReels-V4直接登顶Artificial Analysis文转视频全球榜,超越Veo 3.1、Sora 2。其相比之前有两大核心升级,让视频生成从‘生成片段’走向完整视频生产,还应用于短剧平台DramaWave。