视频生成

在视频生成领域，动作控制是连接静态图像与动态叙事的关键环节。然而，现有方法普遍存在两个瓶颈：一是控制粒度粗糙（如仅用边界框控制整体移动），二是依赖额外模型（如光流估计器），导致推理复杂、误差累积、难以...

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...

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...

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...

随着高质量视频内容需求的快速增长，如电影级超高清（UHD）制作、沉浸式媒体和短视频创作，对文本到视频（T2V）模型的能力提出了更高要求。 然而，现有公开数据集在分辨率、图像质量及字幕细节方面存在明显不...

AI 角色平台 Character.AI 宣布推出一系列重大更新，标志着其从传统的文本对话平台向多模态互动创作平台迈出关键一步。这些新功能包括： AvatarFX（视频生成模型） 场景（沉浸式叙事） ...

随着生成模型的飞速发展，“通用生成（General-Purpose Generation）”正成为 AI 领域的新焦点。它旨在通过一个统一系统，支持图像、视频、文本等多种模态任务的生成与编辑，为复杂创...

阿里巴巴达摩院、复旦大学和湖畔实验室的研究人员推出Uni3C框架，通过统一的3D增强方法精确控制视频生成中的相机和人物动作。 项目主页：https://ewrfcas.github.io/Uni3C ...

首尔国立大学、 微软亚洲研究院和浦项科技大学的研究人员推出提出了一种**基于解耦身份和运动的主体驱动视频生成（Subject-driven Video Generation via Disentang...

字节跳动的研究人员推出一个统一的视频生成框架Phantom ，通过跨模态对齐实现主体一致性的视频生成（Subject-to-Video, S2V），用于单主体和多主体参考，构建在现有的文本到视频和图像...

阿里达摩院、复旦大学和湖畔实验室的研究人员推出新型框架Uni3C，旨在通过3D增强技术实现对视频生成中相机和人体运动的精确控制。Uni3C通过将相机控制和人体运动控制统一到一个框架中，解决了现有方法中...

快手和新加坡国立大学的研究人员推出新型框架 Any2Caption ，通过将多样化的输入条件（如文本、图像、视频、人体姿态、相机运动等）转化为结构化的详细字幕，从而实现可控的视频生成。这一框架的核心思...