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多模态生成的本质是建模多模态数据的联合分布跨模态语义鸿沟：文字是离散的语义符号，图像是连续的像素网格，视频是带时间维度的像素序列——如何让模型理解“文字描述”与“视觉/动态特征”的对应关系？生成一致性：生成的图像/视频必须严格匹配文字的所有细节（例如“红色披风的猫”不能生成蓝色披风），且视频的帧间动态必须连贯（不能出现“猫突然消失”的跳帧）；效率与质量的平衡：高保真生成（如4K视频）需要巨大的计算
2026央视春晚将于2月16日晚8点通过央视频客户端直播，采用菁彩Vivid技术带来沉浸式视听体验。本次直播将运用8K超高清机位和HDRVivid技术，精准呈现舞台细节；AudioVivid技术则通过双链路设计，确保各类终端都能享受高品质音效。这场融合科技与艺术的视听盛宴，将为全球华人带来身临其境的节日体验。
—基于刘立春《在观众灵魂深处编码》
行动概念”“行动概念不仅仅是‘做什么’，而是‘这个动作背后的意义是什么’。它是统摄全片的灵魂。大多数人使用AI（如ChatGPT或Claude）生成故事时，给出的指令通常是基于**“事件”**（Event）的：“写一个关于警察抓小偷的故事。追车、枪战、审讯、反转。这只是**“动作”（Action），不是“行动概念”**。在刘立春的体系中，动作是物理的，行动概念是心理的。《悲惨世界》中冉·阿让的动作
在《在观众灵魂深处编码》中，刘立春创造了**“无间境遇”（Infernal Situation）这一术语。它并非指佛教的无间之境，而是指一种“无法逃脱、持续受苦、且必须做出选择”**的心理困境。“无间境遇是把人物置于一种极端的、不可调和的矛盾之中……是把观众的心悬在半空的操作。一个人在悬崖边（物理绝境）。一个人在废墟中哭泣（物理惨状）。真正的无间境遇往往发生在最日常的场景中。《饮食男女》最后的晚餐
这是文章表面乐观建议下隐藏的最深刻问题——在AI时代，人之为人意味着什么？工作与身份的深层联系：你的价值 = 你的生产力你的身份 = 你的职业你的尊严 = 你的经济贡献第一个问题：“你是做什么的？如果AI做所有认知工作，这些假设全部失效。历史上的类似转变：90%人口从农业转向工业/服务业但仍然是"工作定义价值"的范式只是工作类型变了体力劳动→脑力劳动但仍然是"工作定义价值"只是劳动形式变了这次不是
当你能把"紧张的战前准备"翻译成"7个声源在20秒内的三维运动轨迹+4层音量关系+3种混响参数",就掌握了声音设计的空间思维。方言喜剧的精髓不在于"说方言",而在于用音韵学的精确性还原方言的韵味,用环境音营造真实空间,用BGM的起承转合控制笑点节奏。当你能把"威严的唱腔"翻译成"音域G2-D4+顿音技法+音量突变+拖腔上行小三度",AI就能生成真正专业的戏曲作品。从闹钟响起的烦躁→男生的无奈→女生
在这一卷中，我们夺回了**“视觉的解释权”
在这一卷中，我们深入了人物的灵魂深处。我们发现，AI生成的“逼真”只是皮囊，真正的“真实”来自于。
目前可以在火山方舟体验中心测试和实验：火山方舟 Seedance 2.0（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?在火山方舟 系统管理 （https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey?Skill下载地址：ht
本文系统解析联系表单验证的测试策略与实践，强调其在Web应用安全中的核心作用。文章首先指出表单验证涉及前端和后端双重检查，需防范数据注入、功能失效等风险。随后提出分层测试策略，包括客户端验证测试（手动与自动化）、服务器端验证测试（API与安全扫描）以及端到端测试。针对常见挑战如假阳性结果和用户体验平衡，建议结合探索性测试与渐进式增强。最后指出未来测试将向智能化发展，测试人员需掌握AI工具并关注合规
在 Flutter for OpenHarmony 应用开发中，是一个非常实用的视频播放插件，提供了在 Flutter 应用中播放视频内容的功能。它支持多种视频源（网络、本地文件、Asset 资源），并提供了丰富的播放控制功能，可以与其他 Flutter Widget 无缝集成。},// 视频播放器),// 播放控制按钮Center(?),?});},),),],),是核心控制器，负责视频的加载和
字节跳动火山引擎推出AI视频生成工具Seedance2.0，支持文字、图片、视频、音频多模态输入，提供精准导演控制、角色一致性、专业运镜等功能。用户可通过即梦AI、Dreamina等平台访问，采用首尾帧或全能参考模式创作，利用@符号精准分配素材。创作流程包括选择模式、上传素材、编写提示词、设置参数等步骤，并提供迭代优化、音乐卡点等进阶技巧。该工具适用于短视频、短剧、广告等多种场景，相比Sora等竞
今天，我们正式发布新一代视频创作模型 Seedance 2.0。Seedance 2.0 采用统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，集成了目前业界最全面的多模态内容参考和编辑能力。相比 1.5 版本，Seedance 2.0 的生成质量大幅提升，其在复杂交互和运动场景下的可用率更高，物理准确度、逼真度、可控性显著增强，更加贴合工业级创作场景的需求。目前，Seeda
RV1126的AI模块指的是音频输入模块，它的作用是通过内置芯片读取麦克风等音频的模拟信号，然后把。在RV1126里面，音频AI模块是所有音频输入的入口。下面是AI模块和麦克风等音频输入模块的关系。模块的通道号ID，取值范围是[0, AI_MAX_CHN_NUM]每一帧的采样个数，这个参数要和对应的音频编码格式来设置。格式去采样，它是用浮点型格式进行采样。模块的通道号ID，这里填的值和设置的通道号
系列内容的视觉统一,以前是个"理想很丰满,现实很骨感"的难题。你知道统一很重要,但就是做不到。把风格转化为提示词,把一致性转化为可编程的参数。这不只是50条视频,这是一个完整的品牌体系,一套视觉语言,一份可持续增长的品牌资产。而这一切,现在一个编辑,用一台电脑,就能实现。这就是AI时代给出版业带来的真正机会。
马克思的"异化"指工人在资本主义生产中,劳动成果不属于自己,劳动过程变成折磨,最终人与自己的"类本质"分离。福柯认为权力不是"某人拥有的东西",而是"关系网络",每个人既是权力的施加者也是承受者。如果你的大脑被放在营养液中,所有感知都是电信号模拟的,你如何证明自己不是"缸中之脑"?荒诞感源于"人追求意义"与"世界无意义"之间的冲突,就像西西弗斯永远推不到山顶的巨石。不讲作者生平,不讲图书内容,直接
目的在于帮助读者掌握一套系统的方法，用以识别企业的边缘AI视频分析芯片优势。范围涵盖了边缘AI视频分析芯片的技术原理、性能指标、应用场景、生态系统等多个方面，通过对这些因素的综合分析，准确判断企业芯片的优势所在。本文首先介绍背景信息，包括目的、读者和文档结构。接着阐述核心概念与联系，通过示意图和流程图展示芯片的工作原理和架构。然后详细讲解核心算法原理和数学模型，结合Python代码进行说明。之后通
移除视频字幕的方法多种多样，不同方式在操作复杂度和效果上各有差异。无论你选择裁剪、覆盖，还是使用专业工具，关键在于选择最适合你需求的方案。如果你追求高效率和易用性，ViiTor AI 无疑是一个非常理想的选择。它简化了字幕移除流程，还能够保证原画质不受干扰。帮助你进一步提升作品质量。
在线字幕去除AI 在线字幕去除工具为视频创作者提供了高效、无损的字幕处理解决方案。无论是内容二次创作、多语言本地化还是品牌营销优化，这项技术都能帮助您快速获得干净的视频素材，提升工作效率与内容质量。如果您正在寻找一款高效的字幕去除工具，不妨尝试我们的AI 在线字幕去除服务，体验一键无损删除视频字幕的便捷！
本文完整实现了基于DiT的MNIST扩散模型，从原理到代码拆解了模型的核心设计与实现细节。该模型兼顾了Transformer的全局注意力优势和扩散模型的生成能力，是入门生成式AI的优质案例。
AI视频提示是一段文本指令,用于指导AI模型生成特定的视频内容。您可以将其理解为AI电影制作人的创意指导。您的提示会告诉AI要创作什么、视频应该如何呈现、元素如何运动以及要营造怎样的氛围。最基本的提示可以很简单,比如"一只猫在花园里散步"。但有效的提示远不止于此。专业级提示会指定摄像机角度、光照条件、运动模式、构图细节和风格选择,从而塑造生成视频的方方面面。现代人工智能视频工具已经从基本的文本转视
不同的镜头类型可产生特定的效果:35mm镜头适合广角拍摄,50mm镜头适合自然视角,85mm镜头适合人像拍摄,微距镜头则能捕捉极致细节。"一位女士在花园里散步"会生成一些通用结果,而"一位身着飘逸红裙的女士在阳光明媚的维多利亚式花园中漫步,35毫米镜头,黄金时段光线,浅景深,镜头从侧面轻柔地跟随她移动"则能生成令人惊艳的专业级视频。影棚灯光能够提供精准可控的效果,打造专业级的视觉体验。对于拥有特定
提示词不是用来描述画面的,而是用来分配导演任务的。这句话值得反复咀嚼。传统的小说式提示词,本质上是在做结果描述:“我想要一个什么样的画面”。而分镜脚本式提示词,做的是过程指令:“你在第0-3秒做什么,第3-7秒做什么,第7-12秒做什么”。“一个女孩在80年代的香港街头雨中漫步,霓虹灯闪烁,怀旧氛围,电影感,细节丰富”0-3秒:中景,女孩从画面右侧进入,慢速行走,镜头跟随平移3-5秒:特写,雨滴打
Android音频子系统中的Audio HAL Server是连接Framework与硬件驱动的关键进程。本文深度解析了其全流程启动机制： 架构概述：作为Vendor层守护进程，负责加载驱动库并通过HIDL/AIDL接口与AudioFlinger交互。 启动流程： 由init进程根据rc配置拉起 初始化Binder线程池和共享内存 动态加载厂商实现的HAL库(.so) 向hwservicemana
斯坦福大学、微软研究院和威斯康辛大学团队，提出了VideoWeave数据中心化方法。一种简单得令人惊讶的方法，只需将现有的短视频素材重组，就能在不增加计算成本的前提下显著提升AI对长视频的理解能力。斯坦福大学、微软研究院和威斯康辛大学团队，提出了VideoWeave数据中心化方法。不需要发明新的复杂架构，也不需要耗资巨大的新标注，仅仅通过改变喂给模型的数据组织形式，就能让AI变得更聪明。训练视频语
2026年软件测试公众号热门内容呈现高度专业化趋势，AI工具评测（60%流量）、精准测试案例（年增40%）和行业趋势分析（20%）构成三大核心类型。爆款内容具备两大特征：专业深度（70%含独家方法论）和场景化痛点解决（如合规测试）。AI工具可高效生成结构化内容，5分钟产出如"AI测试数据生成"等热门选题。持续热度需构建反馈闭环，将用户问题转化为测试用例库，实现流量可持续增长。
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26年1月来自北大和字节Seed的论文“Rethinking Video Generation Model for the Embodied World”。视频生成模型显著推动具身智能的发展，为生成能够捕捉机器人在物理世界中的感知、推理和行动的多样化机器人数据开辟了新的可能性。然而，合成能够准确反映真实世界机器人交互的高质量视频仍然是一项挑战，而缺乏标准化的基准测试限制公平的比较和进展。为了弥补这
随着AI技术的不断进步，我们期待看到更多智能化、个性化的短视频创作工具，为创作者带来更多便利和可能性。本章将介绍AI短视频创作的注意事项，避免潜在的问题，并展望未来的技术发展趋势。
本文基于HarmonyOS 6.0开发PC端多媒体应用"跨端创作工坊"，实现PC与移动设备的无缝协同创作。重点阐述了：1）HarmonyOS 6.0在分布式能力、渲染引擎和开发工具链的PC端专属升级；2）应用开发全流程，包括分布式设备连接、跨端素材同步、GPU加速编辑等核心功能实现；3）性能优化策略，从资源调度、渲染效率、跨端传输和内存管理四个维度提升应用性能。通过实测验证，该
在线音乐领域一直是各大资本巨头投资的热点，从抢占版权到现在的“云上之争”， 主流平台的战火从版权资源转向创新领域扩延。而如今，在线K歌正在成为抢占“云音乐”市场的重要砝码。据统计，截至2019年，在线K歌用户规模已经接近3亿，网民渗透率达到了67.9%；在线音乐领域累计用户分布中，在线K歌用户比重逐渐增长。因为疫情的原因让人们积攒许久的线下消费需求迁移到了线上，为本就火热的在线K歌行业又添上了一把
你在线上K过歌吗？根据艾瑞咨询发布的《2020年中国在线K歌社交娱乐行业发展洞察白皮书》，中国在线K歌行业月活跃设备数已达2.2亿，在线K歌的用户也占到网民总量50%以上，不得不承认，在线K歌自2014年兴起以来，已经发展出了无比庞大的用户群体，其前景不可小觑。在如此庞大的市场规模，以及音视频技术使用门槛逐步降低的加持下，各类在线K歌玩家大幅增加，在K歌赛道大放异彩，其中，“酷狗唱唱”凭借创新玩法
在 AI 视频生成领域，技术迭代的速度令人咋舌。近期，字节跳动发布的 Seedance 2.0 模型引起了开源社区与开发者的广泛关注。作为新一代视频生成底座，Seedance 2.0 在时序一致性、物理引擎模拟及多模态融合能力上展现出了与 OpenAI Sora 2 及 Google VEO 3.1 分庭抗礼的实力。更重要的是，相比于海外模型的高封闭性，Seedance 2.0 提供了更为开放的
Reddit视频下载面临技术挑战，主要由于平台采用DASH流媒体技术将音视频分离存储。本文详细解析了Reddit视频结构，包括元数据获取、多分辨率支持机制，并提供了Python代码示例。同时对比了自研工具与在线解决方案的优劣，推荐使用专业在线工具（https://twittervideodownloaderx.com/reddit_downloader_cn），其具备智能解析、批量处理和格式转换等
如今大语言模型早已能写文、答惑、创作，可面对对联这种讲究格律、对仗、意境的传统文体，通用大模型却屡屡 “水土不服”。问题的核心，在于模型缺少足量优质的对联专业样本，没能真正吃透中文对仗的规则。而微调（Fine-tuning）恰好能补上这一课：无需从零打造新模型，只需让现有大模型基于高质量对联数据 “拜师学艺”，就能掌握格律与意境的创作要领。借助LlamaFactory微调工具，大模型也能精准拿捏对
从测评结果看，Seedance 2.0确实是目前国内文生视频模型的第一梯队水平。它不是那种"一步到位"的完美产品，但在视音频协同、镜头表达、细节还原这些关键点上，找到了实用的平衡点。AI视频生成这个领域，进步速度比预期快。半年前觉得还差点意思的功能，现在已经能用了。再过半年会变成什么样，确实值得期待。想体验的话，可以关注字节官方的开放情况。💡 现在做AI相关的东西基本都在搞，Claude、GPT
英伟达刚刚发布的首个世界动作模型（World Action Model，WAM） DreamZero 让机器人拥有了通过视觉预测未来并指导动作的物理直觉。这款拥有 14B 参数的世界动作模型，通过将视频生成与动作预测深度耦合，让机器人即便在从未见过的环境中，也能凭借对物理规律的理解完成从未训练过的复杂任务。
摘要： EarthNet是一种AI驱动的极端天气预测模型评估框架，通过模拟多源气候数据（如沙尘暴、野火烟雾）验证模型的泛化性。其采用“数据驱动+物理约束”双轨机制，结合合成数据增强和可解释AI技术，1分钟内完成全球气象预报测试，误差率降低38%-74%。对软件测试从业者而言，EarthNet的泛化性测试类似自动化测试中的兼容性验证，能高效检测模型在未知场景下的鲁棒性。文章建议结合AI工具评测、实战
一种简单得令人惊讶的方法，只需将现有的短视频素材重组，就能在不增加计算成本的前提下显著提升AI对长视频的理解能力。斯坦福大学、微软研究院和威斯康辛大学团队，提出了VideoWeave数据中心化方法。不需要发明新的复杂架构，也不需要耗资巨大的新标注，仅仅通过改变喂给模型的数据组织形式，就能让AI变得更聪明。训练视频语言模型一直是个烧钱的苦差事。相比于静态图像，视频多了一个时间维度，处理一秒钟的视频往
Seedance 2.0 是字节跳动（TikTok、CapCut 的母公司）最新发布的 AI 视频生成模型。它能将文字描述或参考图片转化为高质量的 1080p 视频，并且原生支持音视频同步——口型对齐、对白、音效和背景音乐都与视频同步生成，而不是后期叠加。Seedance 2.0 将导演级的 AI 视频生成能力带给了每一个人。多镜头叙事、原生音视频同步和全能参考系统的组合，使其在需要叙事连贯性和电
MoneyPrinterTurbo是一款基于AI大模型的短视频自动化生成工具，能一键完成脚本创作、素材匹配、配音字幕和视频合成全流程。本文详细介绍其本地部署方法，包括环境准备、项目启动、Pexels API和通义千问API的配置步骤。通过阿里云百炼免费获取百万Tokens，用户可轻松调用大模型生成高质量视频脚本。工具支持横竖屏格式，大幅降低短视频创作门槛，提升内容生产效率。结合内网穿透技术，还能实
多模态挑战传统方案缺陷CANN多模态引擎方案模态异构串行调用多个模型（延迟叠加）统一计算图融合（文本/图像/音频同图优化）资源竞争各模态独占NPU（利用率<30%）动态模态调度器（按需分配计算资源）数据转换CPU↔NPU多次拷贝（带宽瓶颈）零拷贝模态桥接（共享内存池）时序对齐音频/视频帧不同步硬件级时间戳同步（微秒级精度）“让数据流如交响乐般和谐”。在ops-nn仓库的目录中，我们发现了专为跨模态
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