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欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解:https://top.aibase.com/1、百川智能发布全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview已在百小应上线百川公司今日推出了Baichuan-M1系列模型,其中包括全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview和开源医疗增强大模型Baichuan-M1-14B。此举不仅推动了人工智能的民主化,也为数百万用户提供了前沿技术的接入,同时确保了付费用户的价值体验。
OpenAI直播划水的一天,谷歌版Sora迎来了它的2.0——Veo2,根据文本或图像生成更为高质量的视频。从官方介绍中看,此次主要有三个方面的升级。感兴趣的朋友可戳下方链接了解更多详情。
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快手科技近日推出了一项创新技术DragAnything,它是一个利用实体表示实现任何物体运动控制的项目页面。该项目提供了对实体级别运动控制的新见解,通过实体表示揭示了像素级运动和实体级运动之间的差异。实验结果显示,DragAnything在FVD、FID和用户体验研究方面均达到行业领先水平,尤其在对象运动控制方面比先前技术提高了26%。
快手科技联合浙江大学、新加坡国立大学表演实验室研究团队提出了一种名为DragAnything的新方法,通过实体表示实现了对任何物体的运动控制。研究团队通过分析发现,DragNUWA的像素运动轨迹并不能很好地代表物体的整体运动,因为单个点无法表示整个实体。DragAnything方法在视频生成领域取得了显著进展,为实现对任何物体的精确运动控制提供了新的思路和方法。
字节研究院发布了一个名为Boximator的视频控制方式,看起来相当不错。这种控制方式允许用户选择需要运动的物体,并绘制其结束位置和运动路径,物体将严格按照用户绘制的位置和路径进行运动。人类评估显示,用户更喜欢Boximator生成的视频效果不是基础模型的输出。
Motion-I2V是一种新型的视频生成模型,可以像Runway的运动笔刷一样控制视频生成。它能够从一张静态图片生成连贯且可控制的视频,效果惊人!这个技术还能对生成视频进行运动控制,例如可以生成一辆车在道路上行驶的视频还能控制车辆的行驶方向和速度等细节。这个技术还能够做到从一个视频转换到另一个视频不需要额外的训练数据,这是通过在第二步骤中引入的一种新技术
Runway更新了Multi-MotionBrush运动笔刷功能。这是Gen-2MotionBrush的一个新版本,目前处于早期测试阶段。通过Runway的Multi-MotionBrush运动笔刷功能,用户可以更加方便地探索图像的动态表现,为他们的创作带来更多的可能性。
微软最近发布了DragNUWA1.5版本,这个新版本的功能让用户在通过图像生成视频之前,能够在图像上画出对应方向的箭头标记。如果你标记的不是具体的物体,镜头就会按照你标记的方向运动。设置完成后,用户可以使用pythonDragNUWA_demo.py命令启动Gradio演示,从能够拖动图像并实时观察其动画效果。
腾讯日前发布的视频运动控制器MotionCtrl已经正式开源了,并且试用效果非常出色。该项目可以高度自定义相机镜头和画面物体在3D空间运动轨迹,实现更精细和多样化的运动控制。该技术的运动条件由摄像机的姿势和轨迹确定,与视频中物体的外观或形状影响最小。