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。
在当前竞争激烈的3D生成技术领域，众多科技巨头和创业公司纷纷入局，推动了技术的快速发展和应用。Cartwheel，通过其Text-to-Motion技术和自动化运动合成，为3D角色制作带来革命性的简化。
EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant），一个能够同时处理图像、文本和语音模态，能看、能听、会说的多模态全能助手，并通过情感控制，拥有更加人性化的交流能力。
《智能涌现》获悉，AI视频生成科技公司“鹿影科技（Avolution.ai）”此前已完成天使轮融资，由蓝驰创投和红点中国参与投资。与此同时，鹿影科技正在启动新一轮融资，所得资金将主要用于技术和产品投入，以及团队建设。
无需训练或微调，在提示词指定的新场景中克隆参考视频的运动，无论是全局的相机运动还是局部的肢体运动都可以一键搞定。
想象一下，你仅需要输入一段简单的文本描述，就可以生成对应的 3D 数字人动画的骨骼动作。而以往，这通常需要昂贵的动作捕捉设备或是专业的动画师逐帧绘制。这些骨骼动作可以进一步的用于游戏开发，影视制作，或者虚拟现实应用。来自阿尔伯塔大学的研究团队提出的新一代 Text2Motion 框架，MoMask，正在让这一切变得可能。
Gen-2“运动笔刷”（Motion Brush）官宣再进化！它现在的名叫“多头运动笔刷”（Multi Motion Brush），敲重点：“加量不加价”所有用户包含免费账户都能体验。
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。
AI搞视频生成，已经进化到这个程度了？！ 对着一张照片随手一刷，就能让被选中的目标动起来！
