再見VAE！英偉達PixelDiT硬剛SD/FLUX：破局像素生成，端到端效果比肩隱空間模型
作者：Yongsheng Yu等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 PixelDiT，一種單階段、完全基于Transformer的像素空間擴散模型，無需單獨的自編碼器即可進行端到端訓(xùn)練。 證明了高效的像素
Nano Banana Pro再次封神！我總結(jié)了9種邪修用法
這哪是"出圖更好"，簡直是把AI圖像生成推進了下一個紀(jì)元。 一致性王者圖片模型Nano Banana Pro（基于Gemini 3 Pro Image）發(fā)布才20小時，人類創(chuàng)作者的進度可能還停在“剛摸
端到端像素擴散天降外掛！北大&華為等開源DeCo：生圖質(zhì)量超越SD3、OmniGen2等
作者：Zehong Ma等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 DeCo解耦框架：DiT專注低頻語義建模（采用下采樣輸入）；輕量級像素解碼器重建高頻信號。 創(chuàng)新頻率感知損失函數(shù)：通過DCT轉(zhuǎn)換至頻域；基于J
重磅！阿里達摩院發(fā)布首個VLA與世界模型統(tǒng)一架構(gòu)RynnVLA-002：97.4%成功率刷新認知
作者：Jun Cen等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 統(tǒng)一架構(gòu)：RynnVLA-002，這是一個將視覺-語言-動作（VLA）模型與世界模型統(tǒng)一在單一框架中的“動作世界模型”。 雙向增強：實現(xiàn)了 VLA
豆包輸入法1.0實測：干凈是最大優(yōu)勢，功能是最大短板
優(yōu)缺點分明。 豆包已成為小雷日常生活中使用頻率最高的AI應(yīng)用，無論是各類疑難問題解答、群訪文檔總結(jié)，還是文字內(nèi)容調(diào)整，都能放心交給它處理。 就在最近，小雷發(fā)現(xiàn)自己的手機應(yīng)用商店上架了一款名為豆包輸入法
硬剛GPT-Image-1？蘋果最新UniGen-1.5強勢發(fā)布：一個模型搞定理解+生成+編輯！
作者：Rui Tian等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 推出UniGen-1.5統(tǒng)一多模態(tài)大模型，通過創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計與訓(xùn)練流程，實現(xiàn)了先進的圖像理解、生成與編輯能力融合。 開創(chuàng)統(tǒng)一強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，借
告別文字想象！快手可靈團隊開源VANS：實現(xiàn)從“語言描述”到“動態(tài)演示”跨越，多項SOTA
作者：Junhao Cheng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 開創(chuàng)VNEP新范式：將下一代事件推理從文本描述推進到動態(tài)視頻演示的新階段。 提出VANS框架及核心Joint-GRPO策略：通過強化學(xué)習(xí)
NeurIPS`25 | 感嘆歲月神偷！南開&三星開源Cradle2Cane:完美破解“年齡-身份”兩難困境！
作者：Tao Liu, Dafeng Zhang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 直擊痛點，提出“Age-ID Trade-off”： 深入分析了人臉老化任務(wù)中“年齡準(zhǔn)確性”與“身份保持”之間的內(nèi)在矛
Gemini 3 自述：我不是要替代人類，我是為了終結(jié)平庸
來源：@首席數(shù)智官 在硅谷的計算機歷史博物館里，靜靜躺著早期的真空管和穿孔卡片。它們沉默不語，卻定義了那個時代計算的極限。 而在Google DeepMind的數(shù)據(jù)中心里，無數(shù)個TPU正在以微秒級的
第二彈！MIT何愷明團隊再發(fā)重磅成果VARC：ARC原來是個視覺問題！性能匹敵人類水平
作者：Keya Hu、Kaiming He等 解讀：AI生成未來 圖 1：ARC 基準(zhǔn)（上圖）由許多不同的任務(wù)組成，其中每個任務(wù)都有少量（如 2-4 個）測試樣本。本文提出了視覺 ARC (VARC)
新加坡國立等發(fā)布WEAVE：首個上下文交錯式跨模態(tài)理解與生成全套解決方案
作者：Wei Chow、Jiachun Pan等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 數(shù)據(jù)集創(chuàng)新：WEAVE-100k——首個面向多輪上下文感知圖像理解與生成的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。包含10萬個樣本、37萬輪對話和
文生圖也會“精神分裂”？北大、字節(jié)聯(lián)手揭秘：越思考越畫錯！并行框架終結(jié)AI“左右互搏”
作者：Ye Tian、Ling Yang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 深入的基準(zhǔn)測試與分析：ParaBench，一個新的基準(zhǔn)測試，旨在系統(tǒng)性地評估“思考感知”型圖像生成與編輯任務(wù)。它不僅關(guān)注最終生
一步直接封神！單步擴散媲美250步教師模型！中科大&字節(jié)發(fā)布圖像生成“分層蒸餾術(shù)”
作者：Hanbo Cheng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 系統(tǒng)性分析與統(tǒng)一視角：對軌跡蒸餾（TD）進行了系統(tǒng)性分析，揭示了其本質(zhì)是一種有損壓縮過程。這一視角解釋了為何TD方法雖然能有效保留全局結(jié)構(gòu)
視頻模型在真推理還是“演”推理？港中文等提出新基準(zhǔn)拷問:Chain-of-Frame到底是真是假？
作者：Ziyu Guo等 解讀：AI生成未來 引言 近年來，以 Veo、Sora 等為代表的視頻生成模型展現(xiàn)出驚人的生成能力，能夠合成高度逼真、時間連續(xù)的動態(tài)畫面。這些進展暗示，模型在視覺內(nèi)容生成之外
直播革命來了！StreamDiffusionV2：140億參數(shù)實時視頻飆上58FPS！伯克利&韓松團隊等
作者：Tianrui Feng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 StreamDiffusionV2，這是一個免訓(xùn)練的流式系統(tǒng)，專為視頻擴散模型設(shè)計，用于實現(xiàn)動態(tài)交互式的視頻生成。 巧妙整合了SLO-a
一文講透自動駕駛中的“點云”
在談及自動駕駛感知系統(tǒng)時，經(jīng)常會看到一個專業(yè)詞匯，那便是“點云”。作為連接物理現(xiàn)實與數(shù)字世界的橋梁，它賦予機器一種超越人類視覺的深度感知能力，讓車輛得以精確地“理解”自身在環(huán)境中的位置與周遭物體的真實
主題一致超越所有開源與商業(yè)模型！中科大&字節(jié)開源統(tǒng)一創(chuàng)新框架BindWeave
作者：Zhaoyang Li等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 BindWeave：針對現(xiàn)有視頻生成技術(shù)在主題一致性方面的瓶頸，提出了一個專為主題一致性視頻生成設(shè)計的新型框架。 引入多模態(tài)大語言模型作為
頂刊TPAMI 2025！一個模型搞定所有！多模態(tài)跟蹤“全能王”UM-ODTrack橫空出世
作者：Yaozong Zheng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 1.為視覺跟蹤領(lǐng)域提供了首個通用的視頻級模態(tài)感知跟蹤模型。UM-ODTrack?僅需訓(xùn)練一次，即可使用相同的架構(gòu)和參數(shù)實現(xiàn)多任務(wù)推理，
好聽、好用、好安全，海康威視打造全套網(wǎng)絡(luò)音頻系統(tǒng)
你能想象嗎？在數(shù)字化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)席卷全球的今天，會議音頻與擴聲系統(tǒng)竟然還大量采用模擬信號技術(shù)。然而這種誕生于上世紀(jì)的音頻技術(shù)，正面臨“三重困境”： 首先，信號裸奔。模擬系統(tǒng)通過模擬信號傳輸，像天線一
首個基于LLM的開源音頻大模型！階躍星辰重磅開源Step-Audio-EditX：P聲音如此簡單！
作者：Chao Yan等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 首個開源的 LLM 音頻編輯模型:Step-Audio-EditX，首個基于大語言模型（LLM）的開源音頻模型，不僅擅長表現(xiàn)力豐富和可迭代的音頻
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