视频生成技术:从AI创作到实用指南
视频生成技术通过人工智能和算法实现自动化内容创作,广泛应用于影视、营销、教育等领域。本专题汇总最新的AI视频生成工具评测、实操教程与行业动态,涵盖文本生成视频、图像转视频等核心技术。为内容创作者和开发者提供从入门到精通的系统指南,包括实用技巧、常见问题解决方案及前沿趋势分析,助力高效掌握视频生成技能,提升内容生产效率与创意表现。
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前字节大佬杨建朝创业:押注视频生成模型新赛道
3月3日消息,据雷峰网报道,近日,多渠道消息显示,前字节跳动多模态基础模型负责人杨建朝已于2025年开启视频生成模型的创业之路。据悉,杨建朝创业初期计划首轮融资5000万美元。随着字节Seedanc
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视频生成模型SeeDance走红,北青实测三大模型应用效果
“2025年春节DS(DeepSeek)让所有人用上了AI,2026年春节SD(SeeDance)让视频生成模型火遍全网”,最近一句流行语道出了视频生成模型SeeDance 的走红。2月14日,火山
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港大AI视频技术突破:机器人首获“透视眼”实现超视野导航
这项由香港大学研究团队主导的突破性研究于2026年2月发表在计算机视觉顶级期刊上,论文编号为arXiv:2602 05827v1。该研究首次将视频生成技术引入机器人导航领域,让机器人能够在看不见目标
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视频生成新突破:迈向通用世界模拟器的关键进展
近年来,视频生成(Video Generation)与世界模型(World Models)已跃升为人工智能领域最炙手可热的焦点。从 Sora 到可灵(Kling),视频生成模型在运动连续性、物体交互
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BridgeV2W模型:如何让机器人通过视频生成预演未来世界
机器人如何 "脑补 "未来?想象一下,你面前摆着一杯咖啡,你伸手去拿,在你的手真正触碰到杯子之前,你的大脑已经在 "脑补 "了整个过程:手臂将如何移动、杯子会是什么触感、抬起后桌面的样子……这种对未来场景的
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PickStyle视频风格适配器:用上下文迁移完成视频风格转换
论文提出PickStyle框架,用风格适配器增强预训练网络,靠配对静态图像数据训练,还通过构建合成训练片段弥合差距,引入CS-CFG确保风格迁移与内容保留。实验表明,该方法能实现优质视频转换,优于现
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清华系初创企业获视频生成领域最大单笔融资
智东西作者 陈骏达编辑 李水青智东西2月5日报道,今天,北京多模态生成技术创企生数科技宣布完成超过6亿元人民币A+轮融资。生数科技还披露,2025年该公司实现用户和收入超10倍增长,用户和业
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首个Deep Research评测基准:视频理解与开放网络搜索
来自QuantaAlpha、兰州大学、香港科技大学(广州)、北京大学等机构的研究者联合推出了首个视频深度研究(Video Deep Research)评测基准VideoDR。 在传统的视频问答(Vi
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MoonMath突破视频AI瓶颈:闪电生成背后的关键技术
这项由MoonMath ai团队的Dor Shmilovich、Tony Wu、Aviad Dahan和Yuval Domb共同完成的突破性研究发表于2025年神经信息处理系统会议(NeurIPS
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PickStyle指南:用上下文风格适配器实现视频风格转换
PICKSTYLE 是一个基于 VACE 构建的视频到视频风格迁移框架,它配备了上下文风格适配器和新颖的 CS-CFG 机制。 利用扩散模型做视频风格迁移,想保留原视频内容的同时渲染成指定风格,但面
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MultiTalk模型解析:98.7%语音视觉对齐精度的多角色对话SOTA
MultiTalk以DiT(Diffusion-in-Transformer)为基础的视频扩散模型作为其核心骨架。 由中山大学、美团、港科大开源的MultiTalk 可实现多虚拟人对话视频生成。在语
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华盛顿大学AI突破:视频生成实现“边想边画”创作
这项由华盛顿大学的洪苏成(Susung Hong)与Adobe研究院的葛崇健(Chongjian Ge)、张志飞(Zhifei Zhang)、王瑞贤(Jui-Hsien Wang)合作完成的研究发表
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阿里与中科院:突破视频生成模型创意边界的关键一步
这是一项由中国科学院大学、阿里巴巴高德地图事业部、中国科学院自动化研究所以及清华大学、东南大学的研究团队共同完成的突破性研究。论文由吴美琪、朱家树、冯晓坤、陈楚彬、朱晨等多位研究者撰写,已发表在20
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豆包视频功能升级,支持同步生成声音与画面
近日,豆包App视频生成能力升级,支持Seedance1 5 Pro模型,可一键生成声音和画面相匹配的有声视频。打开豆包App对话框,选择“照片动起来”,上传图片并输入提示词,选择“1 5 Pro”
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字节跳动破解AI记忆难题:视频生成如何实现连续思维
这项由香港中文大学的郭宇伟、字节跳动的杨策元等研究团队合作完成的突破性研究,于2024年12月发表在计算机视觉领域的顶级会议上。对这项研究感兴趣的读者可以通过arXiv:2512 15702v1查询















