视频模型

阿里巴巴通义实验室 HumanAIGC 团队近日将推出 Wan-Animate —— 一个基于 Wan 系列模型构建的统一人物动画与角色替换框架。 项目主页：https://humanaigc.git...

一段文字描述 + 一张人物照片 + 一段语音音频，能否生成一个口型同步、动作自然、形象一致的高质量人物视频？ 现在，可以了。 清华大学与字节跳动智能创作团队合作推出 HuMo（Human-Centri...

由北京大学经济与管理学院、腾讯PCG ARC实验室、大湾区大学与香港中文大学联合提出的新型视频合成方法 GenCompositor，为视频创作中的“前景-背景融合”问题提供了一种自动化解决方案。该方法...

Pusa Wan2.2 V1.0 将开创性的 Pusa 范式扩展到先进的 Wan2.2-T2V-A14B 架构，该架构采用 MoE DiT 设计，包含独立的噪声和高噪声模型。这种架构提供了增强的质量控...

腾讯今天正式推出混元世界模型 - Voyager（HunyuanWorld-Voyager），这是一款创新的视频扩散框架。其核心能力在于：基于单张输入图像即可生成具备世界一致性的 3D 点云，支持用户...

字节跳动近期推出新型视频角色生成框架 OmniHuman-1.5，核心突破在于模拟人类“系统1（快速直觉反应）+系统2（缓慢深思规划）”的双重认知过程，实现从“单一图像+语音轨道”到“物理逼真、语义连...

腾讯今天正式开源 HunyuanVideo-Foley —— 一个端到端的文本-视频-音频（Text-Video-to-Audio, TV2A）生成模型，专注于为视频内容自动生成高保真、语义对齐的音效...

阿里Wan团队正式开源音频驱动视频生成模型Wan2.2-S2V-14B。这款模型打破了传统视频生成对复杂输入的依赖——用户仅需提供一张静态图像与一条音频，即可生成面部表情自然、口型精准同步、肢体动作流...

字节跳动 Waver 项目组近期正式推出 Waver 1.0 一体化视频生成模型，凭借多模态生成能力、高分辨率支持及卓越的运动建模效果，在视频生成领域实现重要突破，为工业级视频创作需求提供了全新解决方...

老旧视频模糊、噪点多、细节丢失，能否通过 AI 实现自然且真实的画质增强？ 传统视频修复方法往往在提升分辨率的同时，引入伪影、纹理失真或帧间抖动。而基于扩散模型的新一代生成技术，虽然具备强大的细节生成...

视觉扩散模型虽已取得显著进展，但受限于“高分辨率训练数据稀缺”与“计算资源消耗大”，多数模型只能在低分辨率（如512×512）下训练，导致生成高保真图像、视频时容易出现“重复模式”“细节模糊”等问题...

可控超长视频生成（如生成1分钟以上、场景与动作精准可控的视频）是AI生成领域的核心挑战——现有方法在短视频生成中表现尚可，但扩展到长视频时，常出现时间不一致（帧间突变、物体位置漂移）与视觉质量下降（颜...