搜索：图像与视频生成

「图像与视频生成」共找到 2812 篇相关文章

揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景

腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。

清华大学吕帅团队提出FloorPlan-LLaMa模型，采用自回归生成架构与RLHF机制，解决传统平面图自动生成模型‘指标优秀但实际不可用’痛点，提升生成式平面图设计质量与实用价值。该论文被ACL录用获领域主席奖。

在文生图和视频生成领域，现有模型处理复杂任务常出错。港中文和美团团队提出TwiG范式，将视觉生成拆解为“生成-思考-再生成”循环，经实验验证有效，有望拓展到更多领域。

北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。

黑森林工作室发布生成式流匹配模型 FLUX Kontext，它能编辑图片且不影响未编辑区域，支持多图参考生成新图像。可用于去水印、修复照片、修改海报、生成商品展示图等，还能美颜美体，替代 PS 等工具。

阿里开源模型Wan2.2 Animate又火了，用照片和视频就能生成换脸视频，表情动作复刻佳。它上限高，还能变声，可用于舞蹈视频、影视二创等，但手指易崩坏。模型开源，有积极意义也有风险。

获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。

卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。

作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro，生成336行代码框架，速度快但不可用；Claude Code生成2200多行完整项目，还做测试纠错，虽费时多但更实用。

传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战，快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术，分享在快手短视频社区的落地应用，还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。