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CVPR 2026｜“全能AI海報設(shè)計師”PosterOmni開源: 6大任務(wù)笑傲開源社區(qū)，媲美閉源商用

作者：Sixiang Chen等 解讀：AI生成未來 很多AI 海報生成默認從一句 prompt 出發(fā)（Text-to-Poster）。但在真實設(shè)計流程里，更常見的起點其實是一張參考圖/舊海報/產(chǎn)品主

2026-02-26 15:04 評論

NeurIPS`25 | 清華提出模型驅(qū)動的生成式探索機制MoGE，助力強化學(xué)習(xí)算法突破性能上限

作者：Likun Wang等 解讀：AI生成未來 本文介紹清華大學(xué)李升波教授課題組（iDLab）在NeurIPS 2025發(fā)表的《Off-policy Reinforcement Learning w

2026-02-25 16:32 評論

顛覆性突破！何愷明團隊重磅工作「Drifting Models」革新生成范式：一步推理直接創(chuàng)紀(jì)錄

作者：Mingyang Deng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 全新的生成范式：提出了“漂移模型” (Drifting Models)，這一范式不再依賴于推理時的迭代過程，而是將分布演化的過程轉(zhuǎn)移到

2026-02-10 16:19 評論

一張圖生成游戲？谷歌Genie體驗：萬物皆可玩，但離“殺死游戲公司”還遠

一張圖生成游戲，真的假的？ 在開始之前，我想先問大家一個簡單的問題： 你們還在苦苦等待《GTA 6》的發(fā)售嗎？ 我是不清楚大家的想法啦，但小雷真的非常期待它的到來。要知道《GTA 5》發(fā)布至今已經(jīng)過去

2026-02-09 10:24 評論

視頻理解大模型覺醒！Video-o3發(fā)布：像偵探一樣主動搜尋關(guān)鍵幀，登頂Video-Holmes！

作者：Xiangyu Zeng等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 Video-o3，一個創(chuàng)新的框架，它通過迭代地發(fā)現(xiàn)顯著的視覺線索、對關(guān)鍵片段進行細致檢查以及在收集到足夠證據(jù)時自適應(yīng)終止搜索過程，解決了

2026-02-05 14:53 評論

Google“AI奧運會”：用游戲基準(zhǔn)測試模型真實能力

AI新產(chǎn)品每天接連發(fā)布，測試基準(zhǔn)和平臺也是層出不窮。 不過，你是否想過，游戲也能用來測試AI？ 2026年2月初，Google和Kaggle一起想出了一個新點子：在Kaggle的Game Arena上

2026-02-04 10:56 評論

擴散模型迎來“終極簡化”！何愷明團隊新作：像素級一步生成，速度質(zhì)量雙巔峰

作者：Yiyang Lu等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 Pixel MeanFlow (pMF)?，這是一種針對一步生成（one-step generation）的創(chuàng)新圖像生成模型。pMF 的核心突

2026-02-02 15:51 評論

擴散模型對齊迎來“最強解”！HyperAlign屠榜評測：超網(wǎng)絡(luò)動態(tài)適配，畫質(zhì)、語義雙巔峰

作者：Xin Xie等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 HyperAlign，一種通過超網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)調(diào)整去噪操作的框架，能夠高效且有效地實現(xiàn)擴散模型的測試時對齊，確保生成的圖像更好地反映用戶意圖的文本語義

2026-01-27 16:14 評論

一統(tǒng)視覺江湖！OpenVision 3發(fā)布：一個編碼器實現(xiàn)理解與生成完美統(tǒng)一，性能雙殺CLIP

作者：Letian Zhang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 統(tǒng)一架構(gòu)：OpenVision 3是一種先進的視覺編碼器，能夠?qū)W習(xí)單一、統(tǒng)一的視覺表示，同時服務(wù)于圖像理解和圖像生成任務(wù)。 簡潔設(shè)計：核

2026-01-26 16:27 評論

告別時空崩壞，生成式游戲迎來“穩(wěn)態(tài)”時刻！南大等StableWorld：打造無限續(xù)航虛擬世界

作者：Ying Yang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 識別了長時交互式世界建模中不穩(wěn)定性的根本原因：同一場景內(nèi)的微小漂移會不斷累積，最終導(dǎo)致整體場景崩潰。 一種簡單而有效的方法?StableWor

2026-01-26 16:22 評論

角色動畫最新SOTA！港大&螞蟻等CoDance：解綁-重綁實現(xiàn)任意數(shù)量、位置角色同屏起舞

作者：Shuai Tan等 解讀：AI生成未來 圖1。由CoDance生成的多主體動畫。給定一個（可能錯位的）驅(qū)動姿勢序列和一張多主體參考圖像，CoDance生成協(xié)調(diào)且可姿勢控制的群舞，無需每個主體的

2026-01-20 13:48 評論

視頻生成效率革命！英偉達TMD蒸餾框架：Wan2.1模型實時化，速度和質(zhì)量最佳均衡！

作者：Weili Nie等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 一種新穎的視頻擴散蒸餾框架：?轉(zhuǎn)移匹配蒸餾（TMD），它將長去噪軌跡蒸餾成緊湊的少步概率轉(zhuǎn)移過程。 解耦的擴散主干設(shè)計：?將教師模型分解為語義

2026-01-19 15:31 評論

Qwen3-VL-Flash提升13.62%！浙大等首創(chuàng)CoV:多步推理具身問答Agent，通用提點神器

作者：CoV團隊 解讀：AI生成未來 亮點直擊 CoV 框架：首創(chuàng)“視鏈提示”（Chain-of-View, CoV），一個免訓(xùn)練、測試時（test-time）的具身問答智能體框架。 主動視覺推理：將

2026-01-14 14:06 評論

自回歸最新SOTA！百度VideoAR：首個視頻VAR框架，推理步數(shù)減少10倍，比肩擴散模型

作者：Longbin Ji等 解讀：AI生成未來 圖1 VideoAR通過文本提示生成高保真且時間一致的視頻 亮點直擊 首個視頻 VAR 框架：?VideoAR，首個將視覺自回歸建模應(yīng)用于視頻生成的大

2026-01-13 11:53 評論

國產(chǎn)多模態(tài)搜索史詩級突破！Qwen3-VL登頂MMEB：支持30+語言,一套模型搞定圖文視頻

作者：Mingxin Li等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 推出了基于 Qwen3-VL 基礎(chǔ)模型的?Qwen3-VL-Embedding?和?Qwen3-VL-Reranker?系列模型。 一套端到

2026-01-12 16:51 評論

硬剛谷歌Veo3！快手Klear統(tǒng)一多任務(wù)音視頻聯(lián)合生成：創(chuàng)新單塔架構(gòu)，口型語音完美同步

作者：Jun Wang、Chunyu Qiang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 Klear 框架：提出了一個統(tǒng)一的音頻-視頻生成框架，能夠同時處理聯(lián)合生成（Joint Generation）和單模態(tài)

2026-01-12 16:42 評論

強勢斬獲6項SOTA！UniCorn打通理解與生成任督二脈，靠“內(nèi)省”重構(gòu)多模態(tài)認知

作者：Ruiyan Han等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 傳導(dǎo)性失語癥：將統(tǒng)一多模態(tài)模型中“理解能力強但生成能力弱”的現(xiàn)象形式化為“傳導(dǎo)性失語癥”。 UniCorn 框架：一種無需外部數(shù)據(jù)或教師監(jiān)督

2026-01-09 16:15 評論

一個人就是一支整編劇組！首個“統(tǒng)一導(dǎo)演”模型發(fā)布：字節(jié)UniMAGE，讓腦洞原地變大片

作者：Jiaxu Zhang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 概念：UniMAGE體現(xiàn)了“統(tǒng)一導(dǎo)演模型” 的概念，整體協(xié)調(diào)敘事邏輯和視覺構(gòu)圖，將用戶意圖與多模態(tài)劇本聯(lián)系起來，實現(xiàn)創(chuàng)意音視頻生成。 技術(shù)

2026-01-08 14:40 評論

全棧視覺生成器殺到！上交&快手&南洋理工最新VINO：圖像視頻生成+編輯一網(wǎng)打盡

作者：Junyi Chen等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 統(tǒng)一視覺生成框架VINO：一個將圖像/視頻生成與編輯任務(wù)統(tǒng)一在單一框架下的模型，無需針對特定任務(wù)設(shè)計獨立模塊。 交錯全模態(tài)上下文：通過耦合視

2026-01-07 15:38 評論

復(fù)刻“黑客帝國”子彈時間！SpaceTimePilot:視頻變可操控4D游戲,倒放/變速/運鏡隨你掌控

作者：Zhening Huang等 解讀：AI生成未來 亮點直擊 首次實現(xiàn)了聯(lián)合空間和時間控制的視頻擴散模型：?SpaceTimePilot 是首個能夠從單個單目視頻實現(xiàn)對動態(tài)場景進行聯(lián)合空間（攝像機

2026-01-06 14:21 評論
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