今天凌晨，Runway的新版本Gen-4又试图解决AI视频的一个关键难题，让AI视频更靠近电影级。这一切都只发生在短短的2个多月内，很难想象今年AI会发展到什么程度，或许今年将会是GPT-3.5后真正的AI爆发年。
论文第一作者为余鑫，香港大学三年级博士生，通讯作者为香港大学齐晓娟教授。主要研究方向为生成模型及其在图像和 3D 中的应用，发表计算机视觉和图形学顶级会议期刊论文数十篇，论文数次获得 Oral, Spotlight 和 Best Paper Honorable Mention 等荣誉。此项研究工作为作者于 Adobe Research 的实习期间完成。
2025中关村论坛人工智能主题日，高能不断。清华系团队全新Vidu Q1视频生成可控性再创新高，炫目demo惊艳全场。图灵奖得主Joseph Sifakis、清华朱军、百度王海峰等大咖演讲，更是将论坛推向专业的巅峰。
从单张图像生成灵活视角3D场景的技术来了，在考古保护、自主导航等直接获取3D数据成本高昂或不可行的领域具有重要应用价值。
近一年以来，AI 视频生成技术发展迅猛。自 2024 年初 Sora 问世后，大家惊喜地发现：原来 AI 可以生成如此逼真的视频，一时间各大高校实验室、互联网巨头 AI Lab 以及创业公司纷纷入局视频生成领域。
深夜重磅！阿里发布并开源首个端到端全模态大模型——
轨迹可控的视频生成来了，支持三种不同级别的轨迹控制条件——分别为掩码、边界框和稀疏框。研究人员提出了MagicMotion，一种创新的图像到视频生成框架，共同第一作者为复旦大学研究生李全昊、邢桢，通讯作者为复旦大学吴祖煊副教授。
视频作为包含大量时空信息和语义的媒介，对于 AI 理解、模拟现实世界至关重要。视频生成作为生成式 AI 的一个重要方向，其性能目前主要通过增大基础模型的参数量和预训练数据实现提升，更大的模型是更好表现的基础，但同时也意味着更苛刻的计算资源需求。
如何让你的模型能感知到视频的粒度，随着你的心思想编辑哪就编辑哪呢？
自 24 年 11 月起，我开始动手打造一个专注于 AI视频作品展示 的网站。在 AI 的助力下，我独立完成了 前后端与插件开发，成功落地了人生第一款真正意义上的个人作品。这篇文章将围绕 项目介绍、开发历程、工具使用心得、小白成长思考 等方面，分享我在这几个月中的所有收获与感悟。
