在搜狐的财报媒体沟通会上,张朝阳表示,不能把搜狐视频看成与优爱腾一样的长视频阵营,而是走上了直播短视频社交与长视频的双引擎道路。他透露,将于 6 月 8 号开启个人直播带货,推荐自己生活中喜欢的产品,其中包括榨汁机。不过他也表示这更多的是一个新尝试,“把我生活中喜欢的东西都带完就没得带了”。并称搜狐视频不是专业的电商带货,不会像电商一样去追求销量。
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在搜狐的财报媒体沟通会上,张朝阳表示,不能把搜狐视频看成与优爱腾一样的长视频阵营,而是走上了直播短视频社交与长视频的双引擎道路。他透露,将于 6 月 8 号开启个人直播带货,推荐自己生活中喜欢的产品,其中包括榨汁机。不过他也表示这更多的是一个新尝试,“把我生活中喜欢的东西都带完就没得带了”。并称搜狐视频不是专业的电商带货,不会像电商一样去追求销量。
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一个名为MagicTime的新模型引起了业界的广泛关注。这个模型专注于生成变形时间延迟视频,基于DiT的架构,解决了现有文本到视频生成模型未能充分编码现实世界物理知识的问题。MagicTime还计划将额外的变形景观时间延迟视频集成到相同的注释框架中,查找ChronoMagic-Landscape数据集,然后使用该数据集Open-Sora-Planv1.0.0,获得MagicTime-DiT模型。
今天下午,雷军分享了一件刚刚发生的趣事。搜狐老板张朝阳送了雷军两本书《张朝阳的物理课》,书本内容却让雷军直呼看不懂。正是这种精神,使得小米在短时间内成为了全球知名的科技企业,也为中国互联网行业注入了新的活力。
快科技4月20日消息,在中国互联网三十周年座谈会后,搜狐CEO张朝阳赠送给小米创始人雷军两本自己的物理学专著。然而,这些书籍的内容显得相当深奥,以至于让雷军直接喊跪。雷军在个人微博上表示:我一直以为我物理还可以,打算仔细看看,结果直接跪了,完全看不懂。”对此,张朝阳转发了雷军的微博并给予鼓励,他建议雷军不要气馁,耐心阅读:看不懂是因为多年没碰,凭雷总的聪明,花时间研究一下就懂了。”为了进一步激发雷军对物理学的热情,张朝阳还透露,书中包含了计算流体力学的知识,这对分析小米SU7汽车的空气动力学特性可能大有?
UT奥斯丁等机构提出的StreamingT2V技术引发了广泛关注,将AI视频生成推向了新的高度。这项技术突破了以往视频长度的限制,实现了生成高度一致且长度可扩展的视频。StreamingT2V技术的不断完善和提升也将进一步推动AI视频生成领域的发展,为视频内容创作提供更多可能性。
来自加州大学伯克利分校的研究人员最近发布并开源了首个世界模型,被称为LWM系列模型。这一模型采用了大量视频和书籍数据集,通过RingAttention技术实现了长序列的可扩展训练,使得模型的上下文长度达到了1Mtoken。其优秀的性能表现和开源特性吸引了众多开发者的关注和参与,为人工智能领域的进步和创新带来了新的契机。
MetaAI近日推出了一种名为MA-LMM的新型模型,旨在解决长期视频理解中的挑战。LLMs在处理文本数据时表现出了令人印象深刻的能力,但在处理视频输入方面存在一些限制,例如上下文长度限制和GPU内存限制。其创新性的设计以及利用长期记忆库和顺序处理的方法使得该模型能够在各种复杂场景下取得显著成果,证明了其在多模态视频理解应用中的有效性和多功能性。
MuseV是一个基于扩散的虚拟人类视频生成框架,支持无限长度生成,使用了一种新颖的视觉条件并行去噪方案。已经发布了在人类数据集上训练的虚拟人类视频生成模型。开发团队表示,未来将发布MuseTalk,一个实时高质量的嘴型同步模型,可以与MuseV一起作为完整的虚拟人类生成解决方案。
一款名为MuseV的虚拟人视频完整解决方案应运生,为虚拟人视频领域带来了全新的突破。MuseV基于SD,支持文生视频、图生视频、视频生视频等多种生成方式,能够保持角色一致性,且不受视频长度限制。无论是个人用户还是企业用户,都可以通过MuseV轻松地制作出高质量的虚拟人视频,满足各种场景的需求。
生成具有指定身份的高保真人类视频引起了广泛关注。现有技术在训练效率和身份保持之间往往难以取得平衡,要么需要繁琐的逐案微调,要么在视频生成过程中通常会丢失身份细节。当提供多个控制图像时,生成的视频序列紧密遵循多个图像提供的序列。
还记得网友们用PS的GenerativeFill花式整活的盛况吗?接下来,被网友玩坏的可能要轮到PR了。无论你是专业的视频剪辑师是业余爱好者,对PremierePro这款软件都一定不陌生。通过引入生成式AI技术,提供一站式的解决方案,不仅有利于大大提高创意工作流程的效率可以让非专业视频剪辑师也能轻松上手PR,进一步扩大Adobe的潜在市场。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率,可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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