字节跳动

字节跳动智能创作团队推出的第二代多模态视频模型Vidi2，凭借在时空定位、时间检索和视频问答三大核心能力上的突破，打破了传统视频模型在长视频理解和精细交互上的局限。该模型不仅在核心任务中实现对Gemi...

近年来，扩散模型在图像和短片视频生成方面取得了突破性进展。然而，当扩展到长视频生成（如数十秒甚至数分钟）时，现有方法普遍面临一个核心问题：质量随长度增加而显著下降。 这主要源于两个限制： 计算成本高...

随着多模态大模型在图文理解、文本到图像生成、图像编辑等任务中表现日益强大，其高昂的推理成本也逐渐成为落地瓶颈。传统的自回归解码与扩散去噪过程需要大量迭代计算，在长上下文或多轮交互场景下响应迟缓。 为此...

在内容创作、虚拟社交等场景中，“基于单张图像生成个性化视频”是重要需求——比如用一张自拍生成动态表情视频，或让历史人物照片“动起来”讲述故事。但这类任务长期面临核心挑战：如何在保证视频自然流畅的同时...

在影视后期、广告制作乃至虚拟内容创作中，“将一个新角色或物体自然地加入已有视频”是一项高频需求。传统方法依赖精确的遮罩标注、关键帧追踪和复杂的合成流程，成本高、耗时长。 近期，基于扩散模型的技术为这一...

在图像生成领域，AI 已经能完成许多复杂操作：补全残缺画面、扩展图像边界、移除干扰物体，甚至在图中添加可读文本。但这些任务通常由不同模型分别处理——每个任务有自己的训练流程、评估标准和奖励机制。 这带...

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...

ComfyUI官方宣布字节跳动的Seedream 4.0 已集成至 ComfyUI，通过官方 API 节点即可直接调用，无需额外部署，开箱即用。 这一次更新不只是“多一个模型选项”，而是带来了一种全新...

在图像定制领域，个性化生成已逐渐从“一个人一个风格”迈向“多人协同场景”的复杂需求。然而，当一张图中需要同时呈现多个真实人物时，模型常常出现“张冠李戴”——面部特征混淆、身份错位，导致输出失真。这不仅...

在视觉生成领域，强化学习（Reinforcement Learning, RL）正成为提升模型表现的关键手段。其中，奖励模型（Reward Model, RM）作为引导生成方向的核心组件，直接影响最终...

字节跳动正式推出 Seedream 4.0（即梦图片4.0），新一代图像创作模型。该模型在前代 Seedream 3.0 和 SeedEdit 3.0 的基础上，全面增强逻辑理解与多模态推理能力，首次...

在 AI 图像生成中，两个核心挑战长期并存： 主体一致性：如何让同一个角色在不同场景中保持身份不变？ 风格迁移：如何将参考图的艺术风格准确迁移到新内容上？ 传统方案往往需要多个模型、复杂调参，或依赖 ...