视频处理相关 AI 工具
Seed VR2：视频修复工具
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Seed VR2 是一款能修复视频的 AI 工具。用户输入低质量视频，它可去除噪点、模糊等瑕疵。
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示例众多，如输入模糊视频，处理后画面明显更清晰，细节更丰富。像埃菲尔铁塔和星星的细节，处理前后对比强烈。
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该模型能一步修复高达 1080p 分辨率的视频，比其他方法更快更高效。
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有 30 亿参数和 70 亿参数两种变体，质量和生成速度有差异。
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其架构采用常规视频扩散转换器，能一步处理视频，还使用特殊注意力机制适应视频分辨率。
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代码已获字节跳动批准并开源，可在 GitHub 上获取下载和使用说明，模型权重在 Hugging Face 发布。
Any2Bouquet：视频添加模糊效果工具
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能为任何视频添加专业的模糊效果。
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例如，原本背景清晰的山羊视频，处理后背景模糊，主体更突出，仿佛用专业相机拍摄。
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不仅能模糊背景，还能自定义焦点位置和模糊强度。
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可让用户对视频画面的模糊效果有终极控制权，未来用手机拍摄视频后，通过该工具就能实现专业的电影级效果。
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它使用特殊神经网络，一步完成处理，视频会被转换为多平面帧以理解场景深度，从而选择模糊位置和强度。
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代码开源，在 GitHub 上有下载和运行说明。
OmniSync：视频唇形同步工具
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由 Quai Show 公司开发，能将输入视频与任何输入音频进行唇形同步。
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相比以往的头像动画工具，它能对已有动作的视频进行唇形同步，控制更精准，生成的深度伪造视频也更逼真。
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即便视频中嘴巴或嘴唇被遮挡，也能保持良好的唇形同步效果，且适用于不同角色和风格。
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目前仅发布技术论文，是否开源未知。
LayerFlow：生成透明视频层工具
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能生成带有透明层的视频，也能将视频分离为透明层和背景层。
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例如生成透明的蓝色漩涡能量作为前景层，与背景层合并；或输入视频，分离出人物的透明层和背景层。
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还能根据现有透明视频生成合适背景，且背景能跟随原层的相机运动，使视频无缝融合。
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视频质量虽非完美，但代码即将开源，值得关注。
实时视频生成工具
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能实时生成视频，且生成的视频具有交互性，用户可控制视频内容。
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仅需一张图片作为输入，就能实时生成视频，通过提示可控制场景和动作。
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能以 24 帧每秒的速度实时生成长达一分钟的视频，这是巨大突破，相比其他视频生成工具，速度快很多。
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若有多块 GPU，还能实时生成高清视频。
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可结合姿势骨架视频和人物照片生成实时视频，未来有望用于实时头像、客户支持、直播等领域。
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也能像虚拟相机一样，通过输入相机嵌入控制 3D 空间中的相机运动。
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目前仅发布技术论文，是否开源未知。
其他 AI 相关消息
字节跳动的 Sea Dance 1.0
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字节跳动的旗舰视频生成器，在独立排行榜上表现优异，在文本到视频和图像到视频方面均击败谷歌的 V3。
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支持多镜头生成，能在提示中指定不同场景，且场景间风格、角色和背景保持一致。
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能生成任意纵横比的视频，图像到视频生成效果也很出色，视频质量高，细节逼真，无明显瑕疵。
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目前仅发布了蒸馏版的 Sea Dance 1.0 Mini，质量不如完整版，完整版即将推出。
Player One Egocentric World Simulator
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能生成超逼真的第一人称视角视频。
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以一张图片作为视频起始帧，结合人物动作数据生成视频，用户动作能在视频中得到体现。
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例如用户做挥剑、转身、伸手等动作，视频中的角色也会相应做出动作。
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该工具对视频游戏和虚拟现实很有用，目前 GitHub 仓库为空，代码和模型尚未发布。
机器人领域：AI 无人机夺冠
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在阿布扎比的 A2RL 无人机锦标赛上，由代尔夫特理工大学团队开发的 AI 自主驾驶无人机击败世界顶级人类飞行员。
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比赛内容是驾驶无人机穿越赛道上的所有窗户，AI 无人机速度极快，达到 95.88 千米每小时。
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无人机仅配备单个前向摄像头和单个运动传感器，与人类飞行员条件相似，AI 神经网络直接向电机发送控制命令，实现高性能机动。
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这是 AI 在物理竞赛中首次击败人类顶尖选手。
OpenAI 发布 GPT-3 Pro
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OpenAI 悄悄发布的新模型，旨在进行更深入的推理，在 STEM 学科表现出色。
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与 GPT-3 一样，可使用搜索网络、运行 Python 代码、分析图像等工具。
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因思考更深，生成响应时间更长，仅适用于对时间要求不高、追求高质量答案的情况。
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与 GPT-3 相比，胜率约高 60%，在一些基准测试中表现稍好，但提升幅度不大。
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在独立排行榜上排名第一，但价格昂贵，且上下文窗口小于 Gemini 2.5 Pro。
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目前仅对专业和团队用户开放。
谷歌 DeepMind 发布 Weather Lab
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一个使用 AI 预测热带气旋路径的互动工具。
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AI 模型能提前 15 天预测气旋的形成、路径、强度、大小和形状，通过随机神经网络生成 50 种可能场景。
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预测结果与实际观测路径接近，在 5 天预测中，平均比领先的物理模型 ENS 更接近实际路径，且预测时间更早。
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模型通过学习数十年的全球天气再分析数据和近 5000 个过去 45 年的观测气旋数据来训练。
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目前已发布免费互动平台，可查看全球预测的气旋情况。
PartC：从图像生成 3D 物体工具
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能从图像生成 3D 物体，且能生成原始图像中不可见的单独部分。
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输入图像后，能生成 3D 模型并自动分割成不同部分，分割准确度高。
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不仅能处理单个物体，还能处理整个场景，甚至能生成被遮挡部分的物体。
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由于物体是分开的，可在后期处理中单独编辑每个部分，对室内设计很有用。
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代码和预训练模型将于 7 月 15 日前开源。
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