最近，Google 推出了一个可以精准控制画面中光影的项目 —— LightLab。 它让用户能够从单张图像实现对光源的细粒度参数化控制， 可以改变可见光源的强度和颜色、环境光的强度，并且能够将虚拟光源插入场景中。
OpenAI GPT-4o发布强大图片生成能力后，业界对大模型生图能力的探索向全模态方向倾斜，训练全模态模型成研发重点。
扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。然而，标准扩散模型的设计通常只适用于从随机噪声生成数据的任务，对于图像翻译或图像修复这类明确给定输入和输出之间映射关系的任务并不适合。
自 OpenAI 发布 Sora 以来，AI 视频生成技术进入快速爆发阶段。凭借扩散模型强大的生成能力，我们已经可以看到接近现实的视频生成效果。但在模型逼真度不断提升的同时，速度瓶颈却成为横亘在大规模应用道路上的最大障碍。
扩散模型（Diffusion Models, DMs）如今已成为文本生成图像的核心引擎。凭借惊艳的图像生成能力，它们正悄然改变着艺术创作、广告设计、乃至社交媒体内容的生产方式。
最近，北京大学陈宝权教授带领团队在三维形状生成和三维数据对齐方面取得新的突破。在三维数据生成方面，团队提出了3D自回归模型新范式，有望打破3D扩散模型在三维生成方面的垄断地位。
AI虚拟人模型架构从CNN、GANs演进至Transformer+扩散模型，实现从单一面部驱动到半身/全身动态生成的跨越，口型同步与多模态协同表现显著提升。
你是否设想过，仅凭几张随手拍摄的照片，就能重建出一个完整、细节丰富且可自由交互的3D场景？
基于Transformer的自回归架构在语言建模上取得了显著成功，但在图像生成领域，扩散模型凭借强大的生成质量和可控性占据了主导地位。
最近，来自大连理工和莫纳什大学的团队提出了物理真实的视频生成框架 VLIPP。通过利用视觉语言模型来将物理规律注入到视频扩散模型的方法来提升视频生成中的物理真实性。
