视频模型

在数字人、虚拟主播、AI 视频创作等领域，仅靠语音生成逼真且动作自然的虚拟形象视频，一直是生成式 AI 的关键挑战之一。 现有音频驱动视频生成方法大多聚焦于面部动画，尤其是唇部同步，而对身体动作、姿态...

浙江大学和蚂蚁研究的研究人员推出新型扩散模型 Diffuman4D ，从稀疏视角视频中生成高质量、4D 一致的人体自由视角视频。该模型通过引入滑动迭代去噪过程和基于人体骨骼的姿态条件机制，显著提升了生...

由阿里巴巴与北京邮电大学联合提出，FantasyPortrait 是一个基于扩散变换器（Diffusion Transformer）的创新框架，用于从静态图像生成高保真、富有表现力的单角色与多角色面部...

随着多模态生成模型的发展，文本到视频（T2V）、图像到视频（I2V）等任务逐渐成为研究热点。然而，不同模型往往使用不同的推理流程，导致部署与调用复杂、资源占用高。 为此，研究人员推出了一个全新的轻量级...

图像到视频（Image-to-Video, I2V）模型近年来取得了长足进展，能够根据一张静态图像和文本提示生成动态视频，实现更强的视觉控制。然而，研究发现，这类模型往往生成的视频过于静态，动态性远不...

由香港城市大学、华为研究院、腾讯、岭南大学等机构联合提出，PUSA V1.0 是一个基于矢量化时间步适应（VTA） 的新型视频扩散模型，实现了极低资源消耗下的高质量视频生成能力。 项目主页：https...

清华大学的研究人员提出了一种全新的 2D 动画着色方法——SketchColour。该方法基于扩散变换器（DiT）架构，能够将黑白草图序列自动转换为连贯的彩色动画，显著提升动画制作效率。 项目主页：h...

近年来，随着基于变换器（Transformer）的扩散模型向数十亿参数扩展，文本到视频（Text-to-Video, T2V）生成技术取得了显著进展。尽管当前模型已能生成高质量视频内容，但它们通常只能...

LTX Studio 为其开源视频生成模型 LTX Video 推出了三项全新的 LoRA 控制模块，让 AI 视频创作进入一个更具操控性与表现力的新阶段。 Depth Control: LTX-Vi...

在现实世界视频超分辨率（Real-VSR）任务中，如何从低质量（LQ）视频中恢复出既细节丰富又时间连贯的高质量（HQ）视频，是一个极具挑战性的问题。尤其是在使用预训练扩散模型（如 Stable Dif...

知名 AI 角色平台 Character.AI 发布了一项引人注目的研究成果——TalkingMachines，一个基于扩散模型的新型自回归视频生成系统。该系统仅需一张静态图像和一段语音输入，即可生成...

来自中国科学技术大学与香港科技大学的研究团队联合提出了一种名为 LongAnimation 的新型动画着色框架。该框架旨在实现长动画序列的自动化着色，并在整个动画过程中保持长期的颜色一致性。 项目主页...