近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的突破性进展，特别是文本到图像 T2I 生成模型的快速发展，已经使 AI 系统能够根据用户输入的文本提示（prompt）生成高度逼真的图像。从早期的 DALL・E 到 Stable Diffusion、Midjourney 等模型，这一领域的技术迭代呈现出加速发展的态势。
在Stable Diffusion当中，只需加入一个LoRA就能根据图像创建3D模型了？
近年来，扩散模型在图像与视频合成领域展现出强大能力，为图像动画技术的发展带来了新的契机。特别是在人物图像动画方面，该技术能够基于一系列预设姿态驱动参考图像，使其动态化，从而生成高度可控的人体动画视频。
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。
Stability AI 发布了一款新 AI 模型——Stable Virtual Camera，该公司宣称该模型能将 2D 图像转化为，具有真实深度和视角的“沉浸式”视频。
这位曾用代码构建童话世界的工程师，被困在了由 AI 工具引发的一场噩梦里。
这次不是卷参数、卷算力，而是卷“跨界学习”——
梁文锋带领着DeepSeek，还在继续搅动大模型行业。继用R1模型炸场之后，1月28日凌晨，除夕夜前一晚，DeepSeek又开源了其多模态模型Janus-Pro-7B，宣布在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3（来自 OpenAI）和Stable Diffusion。
DeepSeek大爆出圈，现在连夜发布新模型——多模态Janus-Pro-7B，发布即开源。在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3和Stable Diffusion。
2025 年来了，3D 生成也迎来了新突破。 刚刚，Stability AI 在 CES 上宣布为 3D 生成推出一种两阶段新方法 ——SPAR3D（Stable Point Aware 3D），旨在为游戏开发者、产品设计师和环境构建者开拓 3D 原型设计新方式。
