它不仅仅是一个简单的图像编辑或生成工具，更是一个能理解多模态指令（也就是文字+图片）的“创意大师”，无论你是想P掉一个路人甲，还是想让整张图充满“赛博朋克”的风格，它都能精准拿捏。在多模态指令编辑任务上，无论是和开源模型比，还是和像GPT-4o这样的闭源商业模型比，DreamOmni2都展现出了更精准的编辑效果和更好的一致性。: 首先，模型通过一种“特征混合”的方法，学会从图片中提取各种概念，无论

我们发现在非常简单的位置移动或者属性变化上，所有模型的效果都不好，这说明现在的模型的训练数据中并没有显式包括位置、属性变化这一类的文本。现在的模型都还不支撑故事级别（5 个连续的小情节）的视频生成，其中最主要的原因是现在的视频生成模型的时长都还在 5-10 秒这个级别，还远远没有到考虑分钟级别的故事叙述。在下面这些常被网友吐槽的场景中，模型往往暴露了缺乏「内在真实度」的短板。作为业内权威的视频生成

为此，研究者对这两个模块进行了算子优化，QK-Norm 的吞吐量在所有场景下均优于 PyTorch 的标准实现，平均加速比为 7.4 倍，。该方法通过将张量从帧为主的布局转换为 token 为主（token-major）的布局，使得 Temporal Head 所需的 token 在内存中呈现连续排列，从而优化了内存访问模式。然而，传统的张量布局通常是以帧为主（frame-major）的顺序存储数

凭借 48 GB 的 GPU 显存和 1.3 TB/s 的带宽，您可以处理大型 3D 和 AI 项目，在本地微调 AI 模型，探索大规模 VR 环境，并推动更大的多应用工作流。凭借 48 GB 的 GPU 显存和 1.3 TB/s的带宽，您可以处理大型 3D 和 AI 项目，在本地微调 AI 模型，探索大规模 VR 环境，并推动更大的多应用工作流。性能高达上一代的 3 倍，支持 FP4 精度，可缩

🔗 资源地址：https://github.com/ziqihuangg/Awesome-From-Video-Generation-to-World-Model。随着 AIGC 的飞速发展，图像生成已经“卷”入日常，视频生成也不再是最初的“抖动幻影”，而是跃升为能够讲故事、控制动作、进行较长时推理的高质量动态内容。如何将视频生成作为强大的视觉先验，赋能 AI 感知世界、理解交互、推理物理，从而

关注公众号，获取更多AI领域发展机会阿联酋大学IEEE Fellow团队招收博士后、博士生、硕士生和访问学生导师介绍廖胜才博士是IEEE Fellow和IAPR Fellow，主要从事计算机视觉研究，特别是围绕人脸和人体的检测、识别、分析与图像视频生成。廖博士新近加入了阿联酋大学信息学院，并领导成立了一个全新的计算机视觉实验室，现招收多名2025博士后、博士生、硕士生和访问学生。廖博士曾是密歇根州

WildDoc选取了3个常用的具有代表性的文档场景作为基准（Document/Chart/Table）， 包含超过 12,000 张手动拍摄的图片，覆盖了环境、光照、视角、扭曲和拍摄效果等五个影响真实世界文档理解效果的因素，且可与现有的电子基准数据集表现进行对比。通过更多的增强技术来模拟真实世界的条件，如变化的光照、阴影等，让模型在训练中接触到更多样化的场景，从而提高其适应能力。收集更多的真实世界

不同于以往只关注“显著性”（saliency）的方法，SCOPE创新地引入了“覆盖率”（coverage）的概念，力求在剪枝的同时，最大程度地保留原始图像的语义完整性。仅基于显著性的方法（Top）选出的令牌高度集中，而SCOPE（Bottom）选出的令牌则更均匀地分布在整个场景中，语义显然更完整。此外，研究者还发现，当令牌数量较多时，很多“尾部”令牌的注意力分数会趋于扁平，很难再通过这点微小的差异

为引导模型发展高质量的推理能力，我们设计了专注于工具使用的数据选择机制和奖励策略体系，有效增强模型在工具辅助下的问题解决能力。作为多模态推理领域的重要突破，OpenAI 的 o3 模型首次实现将图像直接融入推理过程，突破了传统文字思维链的局限 ，成为多模态推理新的里程碑。—— 模型先对图像进行观察，再通过纯文本推理来解决复杂的多模态问题。因此，小红书联合西安交通大学，采用端到端强化学习，在完全不依

另外还使用了视频帧和相应字幕的数据，研究人员训练了一个视觉-语言模型，用以为视频中抽帧采样的每一帧生成对应的字幕说明，最终将图像帧和生成的字幕交织在一起，构成训练样本。Mogao通过创新的架构设计和高效的训练策略，成功实现了交错多模态生成，在多模态理解、文本到图像生成和零样本图像编辑等任务中展现了卓越性能。例如，它可以生成一段描述森林的文字，随后生成一张森林的插图，然后继续生成下一段文字，形成一个