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。
全球首个开源多模态推理大模型来了！38B参数模型性能直逼DeepSeek-R1，同尺寸上横扫多项SOTA。而这家中国公司之所以选择无偿将技术思路开源，正是希望同DeepSeek一样，打造开源界的技术影响力。
超低成本图像生成预训练方案来了——仅需8张GPU训练，就能实现近SOTA的高质量图像生成效果。
角色扮演 AI（Role-Playing Language Agents，RPLAs）作为大语言模型（LLM）的重要应用，近年来获得了广泛关注。
让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！
今年，CVPR共有13008份有效投稿并进入评审流程，其中2878篇被录用，最终录用率为22.1%。
224张GPU，训出开源视频生成新SOTA！Open-Sora 2.0正式发布。 11B参数规模，性能可直追HunyuanVideo和Step-Video（30B）。
在 ICLR 2025 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything，针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间，实现了可扩展的、高质量的 3D 生成，并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。
TimeDistill通过知识蒸馏，将复杂模型（如Transformer和CNN）的预测能力迁移到轻量级的MLP模型中，专注于提取多尺度和多周期模式，显著提升MLP的预测精度，同时保持高效计算能力，为时序预测提供了一种高效且精准的解决方案。
CVPR 2025，混合新架构MambaVision来了！Mamba+Transformer混合架构专门为CV应用设计。MambaVision 在Top-1精度和图像吞吐量方面实现了新的SOTA，显著超越了基于Transformer和Mamba的模型。
