字节跳动

字节跳动推出新型单目深度估计方法Video Depth Anything，专门用于超长视频（数分钟）的高质量、一致的深度估计。该方法基于 Depth Anything V2，通过引入高效的空间-时间头...

字节跳动正式发布了其最新的视频生成模型 Seedance 1.0。该模型已集成在字节旗下 AI 创作平台“即梦”中，并以“视频生成3.0 Pro”版本面向用户开放（需会员权限使用）。目前，每生成一个5...

来自字节跳动、清华大学和香港大学的研究团队共同推出了一款名为 DAPO（动态采样策略优化）的开源系统，旨在提升大语言模型（LLM）的推理能力。DAPO 的发布标志着在强化学习（RL）技术应用于大规模语...

清华大学和字节跳动的研究人员推出多模态大语言模型ChatTS ，专门用于时间序列分析。它通过自然语言命令帮助用户快速理解时间序列数据，执行日常任务，并处理复杂的推理问题。ChatTS 的核心优势在于其...

字节跳动和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心的研究人员推出新型图像编辑方法 SuperEdit ，通过改进监督信号来提升基于指令的图像编辑性能。 项目主页：https://liming-ai.gith...

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...

近年来，随着扩散模型等深度生成技术的发展，视频生成能力取得了显著进步。然而，在涉及多个参考主体的场景中，如何保证各主体之间的视觉一致性、身份一致性和生成稳定性，依然是一个重大挑战。 为了解决这一问题...

字节跳动 Seed 团队推出新型多模态智能体框架M3-Agent ，首次实现了以实体为中心、支持长期记忆积累的自主推理能力。 项目主页：https://m3-agent.github.io GitHu...

字节跳动研究团队推出了Seaweed APT2，一款专为实时交互式场景设计的流式视频生成模型。该模型能够在单块H100 GPU上实现每秒24帧、分辨率高达736x416（等效640x480）的不间断视...

字节跳动和浙江大学的研究人员推出新型框架ImmerseGen ，用于从文本提示自动生成沉浸式 3D 场景。ImmerseGen 通过使用轻量级的几何代理（如简化地形和带有 alpha 通道的纹理平面...

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...

字节跳动Pico团队推出新型框架EX-4D，旨在从单目视频生成高质量的极端视角 4D 视频。该框架通过深度防水网格（Depth Watertight Mesh, DW-Mesh）表示法，有效处理边界遮...