个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术，正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念，精准合成定制化的视觉内容，满足日益增长的个性化需求，并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑，使其能够精确实现心中的创意愿景。
在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
人类智慧的一大特征是能够分步骤创造复杂作品，例如绘画、手工艺和烹饪等，这些过程体现了逻辑与美学的融合。
Meta的视频版分割一切——Segment Anything Model 2（SAM 2），又火了一把。
Segment Anything Model 2（SAM 2）在传统视频目标分割任务大放异彩，引起了众多关注。然而，港中文和上海 AI Lab 的研究团队发现 SAM 2 的贪婪选择策略容易陷入「错误累积」的问题，即一次错误的分割掩码选择将影响后续帧的分割结果，导致整个视频分割性能的下降。这个问题在长视频分割任务中显得更加严重。
如何全模态大模型与人类的意图相对齐，已成为一个极具前瞻性且至关重要的挑战。
原来物理还能这么学。
只需30秒，AI就能像3D建模师一样，在各种指示下生成高质量人造Mesh。
近日，字节跳动大模型团队开发的成果 Depth Anything V2 ，入选苹果公司 Core ML 模型库，目前已呈现在开发者相关页面中。
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。
