普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
本研究由广州趣丸科技团队完成，团队长期致力于 AI 驱动的虚拟人生成与交互技术，相关成果已应用于游戏、影视及社交场景
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。
本期，我们邀请到了灵巧手公司 Dexmate 的创始人陈涛和秦誉哲。两位分别在上海交通大学、麻省理工学院（MIT）、卡内基梅隆大学（CMU）和加州大学圣地亚哥分校（UCSD）等知名院校的顶尖实验室积累了丰富的研究经验。这些经历不仅为他们提供了扎实的技术基础，也让他们对产业需求有了深入的理解。
在本期专访中，我们特别邀请了郭振宇博士，一位在AI与自动化领域中兼具学术深度与创业敏锐度的佼佼者。
Fidelity-Scalability-Controllability-Accessibility （真实度-可扩展性-可控性-可用性）是生成式 AI 领域一个很好的研究方法论。会有更多像AnimateDiff这样的技术推动视频生成的广泛应用。
北大团队联合兔展发起了一项Sora复现计划——Open Sora。
近半年来，文生视频、图生视频类的工具层出不穷，让人眼花缭乱。但不少实际体验过的用户一定会感受到，脑中的想法转化为语言尚且不易，而人类的语言复杂而精妙，想要再找到准确的提示词，让AI正确理解我们的意图，继而转换为图片和视频，实在是太难了。
有人借助了阿里之前走红的AI技术——AnimateAnyone，生成出来了这个舞蹈片段。技术圈的盆友对这个技术都不陌生，“出道”至今仅仅1个月时间，这个项目便已经在GitHub上斩获了超1.1万个star。
来自阿里的研究团队提出了一种名为 Animate Anyone 的方法，只需一张人物照片，再配合骨骼动画引导，就能生成动画视频。
