视频模型

在主体到视频（Subject-to-Video, S2V）生成任务中，目标是根据用户提供的多张目标主体参考图像和文本提示，合成一段主体身份一致、动作自然、背景可控的视频。尽管近期 S2V 模型取得进展...

在基于扩散模型的视频生成系统中，视频变分自编码器（VAE） 扮演着关键角色：它将像素空间视频压缩到潜在空间，供扩散模型高效训练。然而，现有视频 VAE 的设计往往过度聚焦于重建保真度，却忽视了一个更根...

高质量角色动画长期以来依赖昂贵的动作捕捉设备、繁琐的手动绑定和大量人力修型。尽管近年视频生成模型取得进展，但在复杂动作、风格化角色、多角色交互等场景下，现有方法仍普遍存在结构失真、时间不连贯、身份泄漏...

随着多模态生成技术的发展，用户对虚拟角色的期待已从“能说话”升级为“能自然表达、实时互动、持续存在”。为此，智谱AI推出了 RealVideo —— 一个端到端实时流式视频对话系统，能够将文本对话实时...

多人对话视频的自动生成，长期以来受限于两个关键难题：一是高质量多人视频数据极难获取，二是多个角色之间的互动行为难以建模。为解决这些问题，来自香港科技大学、Video Rebirth、浙江大学和北京交通...

巨人网络AI实验室推出 YingVideo-MV，这是一个用于音乐驱动的多阶段视频生成框架，能够从音频信号中自动生成高质量的音乐表演视频。YingVideo-MV 集成了音频语义分析、可解释的镜头规划...

苹果最新发布的 STARFlow-V 为视频生成领域带来了全新技术路径——作为一款基于标准化流（Normalizing Flows）的端到端模型，它打破了当前扩散模型主导的格局，凭借全局-局部架构、因...

人体图像动画技术迎来颠覆性突破！南京大学、腾讯与上海AI实验室联合推出的SteadyDancer框架，通过彻底摒弃传统参考图到视频（R2V）范式，转向图像到视频（I2V）全新思路，从根源上解决了长期困...

在视频生成模型多追求大参数堆料的当下，腾讯混元项目组推出的HunyuanVideo-1.5走出了一条“小而精”的差异化路线。这款仅搭载83亿参数的轻量级视频生成模型，不仅实现了开源领域顶尖的视觉质量与...

来自俄罗斯的AI企业Sber AI，正式推出新一代扩散模型家族 Kandinsky 5.0，以“全场景覆盖+开源开放”为核心亮点，涵盖视频生成（T2V/I2V）、图像生成（T2I）、图像编辑三大核心能...

美团LongCat团队推出 LongCat-Video，这是一个基础视频生成模型，拥有 13.6B 参数，在文本到视频、图像到视频以及视频续接生成任务中表现出色。它特别擅长高效且高质量的长视频生成，标...

视频超分辨率（Video Super-Resolution, VSR）的目标是将低分辨率视频高质量地重建为高分辨率版本。近年来，扩散模型在图像和视频恢复任务中展现出强大能力，但其高延迟、高计算开销和对...