在这篇文章中，我采用了与去年研究人们如何使用 AI 的相同方法，但搜索了更多数据，并将结果限制在过去 12 个月内。我查看了在线论坛（Reddit、Quora）以及包含明确、具体的技术应用的文章。也许是由于其固有的匿名性，Reddit 再次提供了最丰富的见解。我阅读了这些文章，并将每个相关帖子添加到该类别的统计中。几天后，我统计出了 100 个新的使用案例，并逐一引用。
当你翻开相册，看到一张平淡无奇的风景照，是否希望它能更温暖、更浪漫，甚至更忧郁？现在，EmoEdit 让这一切成为可能 —— 只需输入一个简单的情感词，EmoEdit 便能巧妙调整画面，使观众感知你想传递的情感。
，清华大学、北京航空航天大学团队推出了全新的架构设计 ——Personalize Anything，它能够在无需训练的情况下，完成概念主体的高度细节还原，支持用户对物体进行细粒度的位置操控，并能够扩展至多个应用中，为个性化图像生成引入了一个新范式。
个性化图像生成是图像生成领域的一项重要技术，正以前所未有的速度吸引着广泛关注。它能够根据用户提供的独特概念，精准合成定制化的视觉内容，满足日益增长的个性化需求，并同时支持对生成结果进行细粒度的语义控制与编辑，使其能够精确实现心中的创意愿景。
文本到图像（Text-to-Image, T2I）生成任务近年来取得了飞速进展，其中以扩散模型（如 Stable Diffusion、DiT 等）和自回归（AR）模型为代表的方法取得了显著成果。然而，这些主流的生成模型通常依赖于超大规模的数据集和巨大的参数量，导致计算成本高昂、落地困难，难以高效地应用于实际生产环境。
Manus居然成功火到国外了，内销转出口了？今天开始，在X和Reddit上的外国网友中，Manus的讨论声量开始变大了！拿到邀请码的歪果网友实测后赞叹：Manus太好用了。而各种开源复现项目也如雨后春笋一般冒出，人气持续爆棚。
Intangible，现已获得 400 万美元的种子资金支持，提供了一款 AI 驱动的创意工具，让用户通过文本提示创建 3D 世界概念，助力跨行业创意专业人士。a16z Speedrun、Crosslink Capital 和几位天使投资者领投了本轮融资。
现有的可控Diffusion Transformer方法，虽然在推进文本到图像和视频生成方面取得了显著进展，但也带来了大量的参数和计算开销。
一张图、一句提示词，万物都能乱入你随手拍的视频。
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：
