当前，视频生成模型性能正在快速提升，尤其是基于Transformer架构的DiT模型，在视频生成领域的表现已经逐渐接近真实拍摄效果。然而，这些扩散模型也面临一个共同的瓶颈：推理时间长、算力成本高、生成速度难以提升。随着视频生成长度持续增加、分辨率不断提高，这个瓶颈正在成为影响视频创作体验的主要障碍之一。
2025 年，AIGC 热度再冲新高：从社交头像、电商海报到影视分镜，AI 生成内容已全面渗透日常创作。在这股浪潮中，Nano Banana、Qwen Edit 等通用图像编辑大模型功能强大，涵盖了广泛的图像编辑场景。特别是最新爆火的 Nano Banana Pro 能将文字指令转化为高精度图像，精准呈现复杂场景。但是上述图像编辑大模型在一些细分领域的表现仍有不足，并且用于简单任务性价比不高。
业务团队可能说他们想要个负重一吨，时速两百公里的马车…… 现如今，借助向量检索能力，实现基于语义相似度的智能搜索，已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。 作为拥有约 1.08 亿日活、 1
无需额外训练即可适配预训练生成模型的编辑方法，凭借灵活、高效的特性，已成为视觉生成领域的研究热点。这类方法通过操控 Attention 机制（如 Prompt-to-Prompt、MasaCtrl）实现文本引导编辑，但当前技术存在两大核心痛点，严重限制其在复杂场景的应用
就在几小时前，Gemini 3.0重磅发布。随着而来的还有其颠覆性的AI原生IDE产品——Antigravity，这不只是一个新工具那么简单。谷歌的这次发布，将三个核心开发工具，AI代理（Agent）、代码编辑器（Editor）和浏览器（Browser） 集成在了一起，构建了由AI驱动、从编码、研究、测试到验证的完整闭环，一举打通了自家的生态。
最近，小编注意到一位全栈工程师 Rohith Singh 在Reddit上发表了一篇帖子，介绍他如何对四个模型（Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、GPT-5 Codex 和 GPT-5.1 Codex）进行了实测。
一篇入围顶会NeurIPS’25 Oral的论文，狠狠反击了一把DiT（Diffusion Transformer）。这篇来自字节跳动商业化技术团队的论文，则是提出了一个名叫InfinityStar的方法，一举兼得了视频生成的质量和效率，为视频生成方法探索更多可能的路径。
刚刚，这样一个消息在 Reddit 上引发热议：硅谷似乎正在从昂贵的闭源模型转向更便宜的开放源替代方案。
在 AIGC 的下一个阶段，图像编辑（Image Editing）正逐渐取代一次性生成，成为检验多模态模型理解、生成与推理能力的关键场景。我们该如何科学、公正地评测这些图像编辑模型？
全新AI工具EditVerse将图片和视频编辑整合到一个框架中，让你像P图一样轻松P视频。通过统一的通用视觉语言和上下文学习能力，EditVerse解决了传统视频编辑复杂、数据稀缺的问题，还能实现罕见的「涌现能力」。在效果上，它甚至超越了商业工具Runway，预示着一个创作新纪元的到来。
