最近，计算机视觉领域的顶级会议 CVPR 2026 的 NTIRE 鲁棒性 AIGC 图像检测挑战赛（ Robust AI-Generated Image Detection in the Wild Challenge ）结果出炉。蚂蚁集团 AI 安全实验室的队伍 MICV 凭借在鲁棒性测试样本上 ROC AUC 达到了惊人的 0.9723，成功摘得「复杂真实场景鲁棒性样本测试」挑战赛的冠军。
《读佳》独家获悉，腾讯在开发一款名为“探梦DreamNow”的AI产品，这是一个AIGC内容创作内容展示互动平台，用户可以看到其他人创作的AI视频和图片，最特别的一点是包含互动影游的创作和展示，不过，目前该产品功能并不完善，可能还处于打磨研发阶段，具体以官方为主。
在会上，昆仑万维旗下天工 AI 重磅发布了全新 AI 游戏世界模型 Matrix-Game 3.0、AI 视频大模型 SkyReels V4 和 AI 音乐大模型 Mureka V9，在继续强化 AIGC 理解与生成能力的同时，进一步推进 AI 对物理世界的建模与仿真。
在 AIGC 领域，基于参考图像的图像修复（Reference-based Inpainting）一直是一项备受关注的核心任务，它旨在利用参考图像引导修复过程，生成视觉一致的内容。这一技术在广告营销和电商领域有着巨大的应用潜力，例如让 AI 自动生成 “真人手持或穿戴商品” 的展示图。
2月7日，字节跳动AI视频生成模型Seedance2.0开启灰度测试，该模型支持文本、图片、视频、音频素材输入，可以完成自分镜和自运镜，镜头移动后人物特征能够保持一致。
唯“快”不破的美团闪购，这次搞了一波AIGC技术流营销。先说结论，从已经公开的视频来看，他们算是终于回答了一个近几年被反复提起、却很少被真正解决的问题——在当下这个时代，品牌方到底该怎么用AIGC。
随着 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content） 的爆发，我们已经习惯了像 Sora 或 Wan 这样的视频生成模型能够理解「一只宇航员在火星后空翻」这样天马行空的指令。然而，3D 人体动作生成（3D MoGen）领域却稍显滞后。
最近我还真看到一个有点不一样的的 AI 创作比赛，国际奥委会联合阿里云搞了一场「米兰冬奥会 AIGC 全球大赛」，用万相大模型输入一句话，生成 5 到 15 秒冬奥视频即可参赛。不需要专业设备、不需要懂技术、甚至不需要会滑雪，只需要有个脑洞。
在AIGC的浪潮中，3D生成模型（如TRELLIS）正以惊人的速度进化，生成的模型越来越精细。然而，“慢”与计算量大依然是制约其大规模应用的最大痛点。复杂的去噪过程、庞大的计算量，让生成一个高质量3D资产往往需要漫长的等待。
近日，腾讯优图实验室联合华东理工大学、北京大学等研究团队在A生成图像检测（AI-Generated Image Detection）泛化问题上展开研究，提出Dual Data Alignment（双重数据对齐，DDA）方法，从数据层面系统性抑制“偏差特征”，显著提升检测器在跨模型、跨数据域场景下的泛化能力。
