快手近日发布了名为 CineMaster 的全新文本到视频生成框架，该框架具备3D 感知能力，被誉为视频版本的 ControlNet。据悉，CineMaster 允许用户通过多种控制信号精确控制生成视频中物体的位置和相机运动，带来前所未有的创作自由度。
CineMaster 的核心优势在于其强大的控制能力。用户不仅可以通过传统的文本提示来生成视频，还能结合以下控制信号进行精细调整:
深度图:用于控制场景的深度信息和物体的空间关系。
相机轨迹: 精确指定视频中相机的运动路径，实现各种复杂的镜头效果。
物体标签:用于标记和控制特定物体在场景中的位置和行为。
通过这些控制信号的组合，用户可以实现对生成视频内容的精准把控，创作出更具创意和个性化的作品。
此外，快手还提供了一套从大规模视频中提取3D 边界框和相机轨迹的流程，为 CineMaster 的训练和应用提供了强大的数据支持。
CineMaster 的项目页面已上线，感兴趣的用户可以访问cinemaster-dev.github.io/。
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近日，人工智能视频生成领域的先锋企业Luma宣布，其旗舰模型Ray2迎来了一项重大功能更新——“相机运动概念”（Camera Motion Concepts）。这一功能通过引入20多种经过精确调校的摄像机运动模式，为AI生成的视频赋予了专业电影级的镜头表现力。这一创新不仅提升了视频创作的艺术性与精确性，也为广告制作、影视预览等领域带来了全新的可能性，标志着AI视频技术向更高层次迈进。据介绍，Ray2的相机运动概念功能涵盖了多种经典与现代的镜头运动方式，包括推进/拉远（Zoom/Push）、左右环
近日，字节跳动（ByteDance）正式公布了其最新AI项目“DreamActor-M1”，一项旨在革新视频生成技术的前沿成果。这款模型通过结合一张静态照片和一段参考动作视频，能够将照片中的人物无缝替换到视频场景中，生成表情细腻、动作自然且画质高清的动态影像。这一技术的亮相，不仅标志着字节跳动在生成式AI领域的又一次突破，也被视为对现有动画生成工具(如Runway的Act-One)的有力挑战。DreamActor-M1的核心创新在于其对细节的精准把控和一致性表现。传统图像到视频的生成方法往往面临诸多难
字节跳动近日推出其全新AI项目DreamActor-M1，该项目旨在实现类似Runway Act-One的功能，通过先进的生成式AI技术，将视频中的角色表演转化为虚拟动画，展现出更高的精确度和表现力。这一消息迅速引发了业界和网友的广泛关注，被视为字节跳动在AI视频生成领域迈出的又一大步。技术突破:超越Runway Act-One的野心据公开信息显示，DreamActor-M1的核心目标是捕捉演员的面部表情、动作节奏以及情感细节，并将其无缝转移到任意虚拟角色上。与Runway的Act-One类似，该技术允许用户仅通过上传一段表演
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、Runway惊艳发布AI视频生成模型Gen-4，角色场景一致性强到离谱Runway最近推出的Gen-4人工智能模型在媒体生成领域引起了广泛关注。尽管X在过去经历了波动，但近期因与GrokAI的整合和利润率改善逐渐回暖，用户也在回流。
近日，Higgsfield AI 发布了其全新的生成式视频模型，引发了广泛关注。这一创新模型以其卓越的专业级相机控制、世界建模能力以及电影化的表现力脱颖而出，为AI视频生成领域注入了新的活力。Higgsfield AI 官方宣布，这一模型名为“DoP I2V-01-preview”，其设计灵感来源于对电影摄影艺术的深度理解，旨在为创作者提供前所未有的精准度和真实感。新模型最引人注目的特点之一是其预设相机模式，这些模式赋予了AI视频前所未有的“灵魂”。从单一图像出发，用户可以轻松实现“子弹时间”运
近日，OpenAI 刚推出的图像生成功能引发了广泛关注，随之而来的便是用户数量的激增和流量压力的骤升。为了解决这一问题，OpenAI 宣布暂时禁用新用户的 Sora 视频生成功能。该决策旨在确保平台的稳定性和现有用户的使用体验。OpenAI 在其支持页面上发布了通知，明确表示:“由于当前面临高流量压力，Sora 的新用户视频生成功能将暂时不可用。如果您是首次登录 Sora 的用户，您依然可以使用图像生成功能。” 这一举措显然是为了缓解服务器负担，确保所有用户能够顺畅地享受服务。图源备
备受瞩目的 AI 研究公司 Runway 近日隆重推出其下一代人工智能模型系列—— Runway Gen-4。本次发布的 Gen-4模型专注于媒体生成和世界一致性，旨在为用户带来前所未有的创作自由和控制力。其中，最引人瞩目的功能便是其能够精确地生成并保持角色、场景和物体在不同镜头中的高度一致性。告别“换脸”烦恼:角色一致性轻松实现以往的 AI 视频生成模型常常面临角色在不同场景中形象不统一的问题，这给叙事创作带来了诸多挑战。Runway Gen-4革命性地解决了这一痛点。用户只需提供单个角色参
近年来，生成式人工智能（AI）技术的迅猛发展改变了数字内容创作的面貌，但偏见问题始终伴随其中。最近，《连线》杂志对 OpenAI 旗下的视频生成工具 Sora 进行了深入调查，结果发现该工具在生成视频时常常会强化种族、性别和能力方面的刻板印象，甚至有时忽视了对某些群体的表现。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney在调查中，研究人员给 Sora 提供了25个基本的提示，例如 “一个人走路” 或 “飞行员” 等职位名称，同时也包含一些身份特征的描述，比如 “残疾人”
随着人工智能技术的迅猛发展，AI视频生成平台iPIKA近日推出了一项引人注目的新功能——“您可以遇见更年轻的自己”。这一功能自上线以来迅速引发热议，成为科技与情感结合的又一创新案例。iPIKA的新功能允许用户通过上传一张童年照片和一段自拍视频，生成一段与“更年轻的自己”互动的虚拟视频。具体操作流程为:用户拍摄一段自拍视频，确保画面留出半边空间（自己位于左侧或右侧），然后上传一张小时候的照片。通过简单的文字提示，用户可以自定义“年轻版自己”的动作和表
在人工智能视频生成领域，扩散模型以其卓越的性能备受瞩目。然而，其固有的迭代去噪特性导致生成过程耗时且计算成本高昂，成为制约其广泛应用的关键瓶颈。近日，来自B北京航空大学、香港大学和上海人工智能实验室的研究团队联合发布了一项名为 AccVideo 的创新技术。该方法通过一种新颖高效的蒸馏方法，并结合合成数据集，成功将视频扩散模型的生成速度提升了惊人的8.5倍。现有的视频扩散模型在生成高质量视频方面表现出色，但其迭代式的去噪过程需要大量的推理步骤。这意