针对视频生成中的运动一致性难题，Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线，但和Sora等纯DiT模型相比，动态效果直接拉满：
近日，北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目，推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video，其模型，代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下，训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。
现在，豆包大模型团队联合北京交通大学、中国科学技术大学提出了VideoWorld。
在过去的两年里，城市场景生成技术迎来了飞速发展，一个全新的概念 ——世界模型（World Model）也随之崛起。当前的世界模型大多依赖 Video Diffusion Models（视频扩散模型）强大的生成能力，在城市场景合成方面取得了令人瞩目的突破。然而，这些方法始终面临一个关键挑战：如何在视频生成过程中保持多视角一致性？
论文一作刘少腾，Adobe Research实习生，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是多模态大模型和生成模型，包含图像视频的生成、理解与编辑。作者Tianyu Wang、Soo Ye Kim等均为Adobe Research Scientist。
本文介绍了一篇由浙江大学章国锋教授和商汤科技研究团队联合撰写的论文《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》。
快，着实是有点太快了。 就在这两天，一个国产 Sora，因为生成视频速度太快，在外网火图片了一把。
Video Ocean V2.0，刚刚火爆上线了！它孵化自超火的23k+ stars项目Open Sora，全面升级的视频质量让X网友集体上头了。自媒体、制片人、学生党纷纷惊呼：如此好用，居然还是免费！
新一年，霉霉也来送祝福啦，完全中文版哦。
上周末，外媒 VideoCardz 获得了一张非公版 RTX 5090 的包装盒照片，实锤了新一代旗舰显卡将使用 32GB GDDR7 显存。
