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AI快速生成视频
滑铁卢大学发明神奇AI：仅凭声音就能生成开口说话的逼真视频
FinVizAI 是一个集成了多种技术和工具的强大系统，专注于股票和期货数据的获取、分析、可视化以及视频生成。📈 数据获取：从权威数据源（如东方财富网）获取股票或期货的历史数据和最新资讯。📊 数据分析：计算技术指标（如均线、布林带、MACD等），整合最新市场资讯，结合大模型进行多维度深度解析，提供全面的市场洞察。🖼️ 图表绘制：使用 PyEcharts 和 Pyppeteer 绘制精美的 K
FloVD：光流与视频扩散模型融合实现精准相机控制视频生成 CVPR 2025论文提出创新视频生成框架FloVD，通过光流技术解决现有视频扩散模型在相机控制方面的局限性。该框架采用两阶段处理流程：首先利用光流精确表示相机和物体运动，再基于流条件合成视频。核心创新包括：1）无需真实相机参数，直接从视频估计光流；2）背景光流编码3D相关性实现精确相机控制；3）独立物体运动合成模块生成自然前景运动。
通义万相：AI生视频提示词生成秘籍/指南
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 参数量为 80 亿，通过将 DeepSeek-R1-0528 的复杂推理能力蒸馏到较小的 Qwen3-8B 基座模型上，融合了 Qwen3 的多语言能力和 DeepSeek-R1 的推理优化，性能媲美 GPT-4，支持单卡高效部署，是学术与企业应用的理想选择。Nanonets-OCR-s 能识别文档中的多种元素，比如数学公式、图片、签名、水印、复
Seedance 1.0 是由字节跳动推出的高性能视频生成基础模型，旨在突破当前视频生成模型在指令遵循、运动合理性与视觉质量平衡方面的瓶颈。该模型通过多源数据整合与精准视频字幕生成，实现了跨多样化场景的全面学习；采用高效的架构设计，支持多镜头生成以及文本到视频和图像到视频任务的联合学习；通过细粒度监督微调和多维度奖励机制的强化学习，显著提升了模型性能；并借助多阶段蒸馏策略和系统级优化，实现了 10
阿里云 PAI 团队推出专为视频生成任务设计的 PAIFuser 框架。针对扩散模型（Diffusion Models），尤其是 DiT（Diffusion Transformer）架构，PAIFuser 通过高性能一体化训练与推理加速框架，有效解决高计算复杂度、显存消耗大、实时性不足等问题。
《Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators》提出了一种无需训练的零样本视频生成方法。该方法通过改进现有文本-图像模型（如Stable Diffusion），引入运动动力学保持场景一致性，并创新性地采用跨帧注意力机制保留前景对象特征。实验表明，这种零样本方法在质量和一致性上媲美甚至超越需要大规模训练的传统视频生成模型。
虽然 OpenAI 的 Sora 和快手的 Kling 等竞争对手的系统已经展示了令人印象深刻的功能，但它们仍然只有少数合作伙伴可以使用。早期的测试人员称赞该系统能够忠实地渲染指定的对象、角色、动作和环境，同时保持流畅的动作和连贯的故事讲述。创建动感十足的镜头：Dream Machine 生成具有逼真流畅的动作、电影摄影和戏剧效果的 5 秒镜头。使死气沉沉变为热闹。通过令人惊叹的镜头移动吸引注意力
为弥合这一差距，本文提出了代理强化策略优化（ARPO），这是一种专为训练多轮 LLM 基础代理而设计的新颖代理强化学习算法，仅需现有方法一半的工具使用预算即可实现性能提升，为将基于 LLM 的代理与实时动态环境对齐提供了一种可扩展的解决方案。该模型是 Qwen3-30B-A3B 的非思考模式的更新版本，亮点在于仅激活 30 亿（3B）参数就能展现出与谷歌的 Gemini 2.5-Flash（非思考
近期，阿里巴巴旗下通义万相实验室开源了先进 AI 视频生成模型 Wan2.2，首次引入混合专家（MoE）架构，有效提升生成质量和计算效率，同时首创电影级美学控制系统，能精准控制光影、色彩、构图等美学效果。
值得注意的是，它可以生成符合指定轨迹的高质量视频，最高可达204帧，分辨率为720p。从GitHub 上的 README 文件来看，由于阿里目前的商业使用计划，当前开放的是文生视频版本的Tora。未来，阿里团队计划推出 ModelScope 的试用 demo、训练代码以及完整版本的 Tora，以满足更多用户的需求，这无疑将推动文生视频技术的进一步发展。尤其值得注意的是，当文本提示中的对象与预设轨迹
整理汇总下2024年ECCV AIGC相关的论文和代码，具体如下
一方面，研究人员尝试深化MLLMs对视觉的理解，从粗略的实例级理解过渡到对图像的像素级细粒度理解，从而实现视觉区域定位（Regional Grounding）能力，如GLaMM、PixelLM、NExT-Chat和MiniGPT-v2等。部分研究已经开始研究让MLLMs不仅理解输入视觉信号，还能支持生成输出视觉内容。Vitron作为一个统一的像素级视觉多模态大语言模型，实现了从低层次到高层次的视觉
在单目深度估计中表现出色，但在视频应用中存在时间不一致性的问题，限制了其实用性。现有方法虽然尝试解决这一问题，但仅适用于短视频，并在质量与计算效率之间存在权衡。
研究了好长时间的文生视频，EasyAnimate到了V2版本，我们将vae修改成了magvit，同时支持图片和视频的训练与预测，另外还引入了U-vit提高训练的稳定性并加快收敛。现在EasyAnimate最大支持768x768144帧的视频生成，FPS为24，最长6秒。本文主要进行EasyAnimateV2的算法详解，并且介绍一下如何通过EasyAnimate训练自己的Lora。
最近，一个国产AI神器火到外网了，火爆的原因，竟是生成视频的速度太快，有网友甚至表示这是最快的视频生成AI。这正是生数科技在1月15日发布的最新的大模型 Vidu 2.0。Vidu 2.0究竟有多快呢？就让小编带大家一起体验一下吧视频生成过程刚才小编展示的案例，是一个时长为 4 秒、分辨率为 512p 的图生视频；虽然官方说法是“最快 10 秒”，但实测下来不到10秒就能生成一个4秒的短视频。不仅
提出了StyleGaussian，一种新的3D风格化迁移技术，允许每秒10fps的速度，将任何风格即时传输到3D场景中。利用3DGS执行风格迁移，不会影响实时渲染能力和多视图一致性。（1）提出了StyleGaussian，一种新颖的三维风格化迁移手段。（2）设计了一种有效的特征渲染策略，可以在渲染高维特征中，将学习到的特征嵌入到冲减的三维高斯特征中。（3）设计了一个基于KNN的3D CNN，可以在
VQAScore 是 CMU 和 Meta 联合推出的一种评估文本到视觉图像生成质量的方法，基于视觉问答（VQA）模型，提供了自动化和更准确的评估方案。
正在更新中，需要具体课件可私信
EasyAnimate 是阿里云推出的基于 DiT 的高质量长视频生成框架，具备视频预处理、VAE 训练、DiT 训练、LoRA 训练、模型推理与评估等功能。通过少量图片进行 LoRA 微调，实现视频风格转换，增强系统扩展性和完整性。
VBench 不仅包含了 16 个分层和解耦的评测维度，确保了评估的全面性和细致度，还通过贴近人类感知的评测方法，提高了评估结果的真实性和可靠性。最新发布的 VBench++ 支持更广泛的视频生成任务，包括文本生成视频和图像生成视频，并配有一套自适应的图像套件，以便在不同的设置下进行公平评估。，榜单内容多次被知名视频模型厂商、头部科技媒体引用，能否在 VBench 榜单上名列前茅，已成为衡量视频生
最近给EasyAnimateV3写了ComfyUI的工作流，以方便别人测试。不过一点一点安装环境再拉起服务有点麻烦，在Windows上用秋叶包比较简单，写个教程如何结合ComfyUI秋叶包+EasyAnimate 本地快速拉起。在人工智能艺术创作的领域里，Stable Diffusion 凭借其开放源代码的特性，吸引了众多开发者与艺术家的目光，并且因为强大的社区支持而展现出强大的影响力。
视频生成与视频识别是视频分析的两大任务，前者侧重于对下一帧的预测，而前者则侧重于视频内容的理解。由于视频是由一系列的视频帧组成的，那么如果有大量的视频数据，通过分析视频中动态场景的变化情况，就可以合成出一些小的动态场景视频。这也是论文Generating Videos with Scene Dynamics(http://carlvondrick.com/tinyvideo/paper.pdf)的
该论文提出了一个基于Diffusion Transformer的大规模文本到视频模型CogVideoX，可以实现生成与文本对齐的10s连续视频，分辨率为768*1360 pixels。为了解决现有视频模型存在移动空间有限，持续时间短，难以生成基于文本的连续视频问题，该论文提出了几种方法。
早期构建三维特征场的尝试包括蒸馏特征场[20]和神经特征融合场[43]。他们通过跨多个视图将LSeg [21]或DINO [4]特征提炼为一个NeRF，学习了3D一致特征。Shen等人[39]通过将clip征提取成NeRF，进一步提取特征场进行few-shot 语言引导的自动操作。[Panoptic lifting for 3d scene understandingwith neural f
一篇文章带你快速入门扩散模型
该论文提出了一种名为SimVS的视频模型方法，旨在解决稀疏多视角图像捕捉中因动态变化（光照变化、物体运动）导致的视图合成鲁棒性问题。动机：现有方法在动态场景下需要依赖静态假设信息（比如NeRF），而实际的应用中输入的图像存在动态干扰，导致重建质量下降，或者使用了很少的数据，最后重建结果出现残影或者几何错乱（如下图CAT3D近期的NVS模型都是从一组一致性的图像作为输入，场景几何形状和照明。
现有的图像与视频生成模型在质量、一致性和计算效率方面仍存在不足。需要构建大规模、高质量的数据集，以支持高性能生成模型的训练。现有的生成架构未能充分统一图像和视频的表示，影响跨模态生成效果。训练大规模生成模型的计算成本高，需优化并行计算与存储机制。
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