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银河通用发布全球首个产品级端到端具身 FSD 大模型 ——TrackVLA，一款具备纯视觉环境感知、语言指令驱动、可自主推理、具备零样本（Zero-Shot）泛化能力的具身大模型。 TrackVLA 是银河通用推出的产品级导航大模型，纯视觉环境感知、自然语言指令驱动、端到端输出语言和机器人动作，是一个由仿真合成动作数据训练的“视觉-语言-动作”（Vision-Language-Action, V
VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视
SmolVLA 是 Hugging Face 开源的轻量级视觉-语言-行动（VLA）模型，专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数，模型小巧，可在CPU上运行，单个消费级GPU即可训练，能在MacBook上部署。SmolVLA 完全基于开源数据集训练，数据集标签为“lerobot”。 SmolVLA的主要功能 多模态输入处理：SmolVLA 能处理多种输入，包括多幅图像、语言指令以及
Seedance 1.0 支持文字与图片输入，可生成多镜头无缝切换的 1080p 高品质视频，且主体运动稳定性与画面自然度较高。 相较 Seed 此前发布的视频生成模型，Seedance 1.0 核心亮点如下： • 原生多镜头叙事能力：支持 2-3 个镜头切换的 10 秒视频生成，可进行远中近景画面切换，叙事能力大幅提升； 在第三方评测榜单 Artificial Analysis 上，See
Meta 又有新的动作，推出基于视频训练的世界模型 V-JEPA 2（全称 Video Joint Embedding Predictive Architecture 2）。其能够实现最先进的环境理解与预测能力，并在新环境中完成零样本规划与机器人控制。 Meta 表示，他们在追求高级机器智能（AMI）的目标过程中，关键在于开发出能像人类一样认知世界、规划陌生任务执行方案，并高效适应不断变化环境的
MNN轻量级高性能推理引擎 通用性 - 支持TensorFlow、Caffe、ONNX等主流模型格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络。 高性能 - 极致优化算子性能，全面支持CPU、GPU、NPU，充分发挥设备算力。 易用性 - 转换、可视化、调试工具齐全，能方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。 什么是 TaoAvatar？它是阿里最新研究
LLIA（Low-Latency Interactive Avatars）是美团公司推出的基于扩散模型的实时音频驱动肖像视频生成框架。框架基于音频输入驱动虚拟形象的生成，支持实现低延迟、高保真度的实时交互。LLIA用可变长度视频生成技术，减少初始视频生成的延迟，结合一致性模型训练策略和模型量化技术，显著提升推理速度。LLIA支持用类别标签控制虚拟形象的状态（如说话、倾听、空闲）及面部表情的精细控制
MAGREF（Masked Guidance for Any‑Reference Video Generation）是字节跳动推出的多主体视频生成框架。MAGREF仅需一张参考图像和文本提示，能生成高质量、主体一致的视频，支持单人、多人及人物与物体、背景的复杂交互场景。基于区域感知动态掩码和像素级通道拼接机制，MAGREF能精准复刻身份特征，保持视频中人物、物体和背景的协调性与一致性，适用内容创作
Seaweed APT2是字节跳动推出的创新的AI视频生成模型，通过自回归对抗后训练（AAPT）技术，将双向扩散模型转化为单向自回归生成器，实现高效、高质量的视频生成。模型能在单次网络前向评估（1NFE）中生成包含多帧视频的潜空间帧，显著降低了计算复杂性，通过输入回收机制和键值缓存（KV Cache）技术，支持长时间视频生成，解决了传统模型在长视频生成中常见的动作漂移和物体变形问题。能在单块GPU
VFX8 是一站式 AI 制片工场，基于人工智能技术赋能影视制作全流程。用户只需输入一个创意想法，VFX8 能提供从前期策划、分镜头脚本生成、角色设计到视频生成的全流程服务。具备智能分镜制作功能，能批量生成电影级分镜头脚本，确保角色形象的一致性；支持全风格的影视角色设计，满足不同风格需求。VFX8 配备长篇剧集视觉资产管理系统，帮助创作者高效管理剧集的视觉元素，确保风格统一。 VFX8的主要功能
DreamVVT 是字节跳动和清华大学（深圳）联合推出的视频虚拟试穿（Video Virtual Try-On, VVT）技术，基于扩散 Transformer（DiTs）框架，通过两阶段方法实现高保真且时间连贯的虚拟试穿效果。第一阶段从输入视频中采样关键帧，结合视觉语言模型（VLM）生成语义一致的试穿图像；第二阶段利用骨骼图和运动信息，结合预训练视频生成模型，确保视频的动态连贯性。DreamVV
Seed GR-3 是字节跳动 Seed 团队推出的通用机器人模型，具备高泛化能力、长程任务处理能力和柔性物体操作能力。Seed GR-3融合视觉 – 语言 – 动作信息的“大脑”、三合一数据训练法（机器人数据、VR 人类轨迹数据、公开图文数据）及定制的灵活“身体”ByteMini，实现对新物体、新环境和复杂指令的理解与执行。GR-3 在长序列任务、双臂协同操作和柔性物体操作中表现出色，是迈向通用
HuMo 是一个统一的、以人为本的视频生成框架，旨在通过多模态输入（包括文本、图像和音频）生成高质量、细粒度且可控的真人视频。它支持强大的文本提示跟随功能、一致的主体保留以及同步的音频驱动动作。来自文本图像的 VideoGen - 使用文本提示结合参考图像自定义角色外观、服装、化妆、道具和场景。VideoGen from Text-Audio - 仅通过文本和音频输入即可生成音频同步的视频
项目主页：https://unigen-x.github.io/unifolm-world-model-action.github.io/开源代码网址：https://github.com/unitreerobotics/unifolm-world-model-action
WonderPlay：WonderPlay 是由斯坦福大学和犹他大学共同推出的一款创新型框架，它能将一张静态图片和用户自定义的动作，转化为一个动态的 3D 场景。该框架的核心在于其独特的物理模拟与视频生成闭环技术。它首先利用物理求解器模拟粗略的 3D 动态，然后驱动视频生成器合成更逼真的视频，最后用生成的视频来更新 3D 场景。这种“模拟与生成”的循环，确保了最终效果既符合物理规律，又具备极高的视
Eliza 是由 ai16z 开源的一款多代理模拟框架，旨在帮助开发者创建、部署和管理自主 AI 智能体。该框架基于 TypeScript 开发，提供了一个灵活且可扩展的平台，让 AI 代理能够在多个社交平台上与人类进行互动，同时保持一致的个性和知识。核心功能多代理架构：Eliza 能够同时部署和管理多个拥有独特个性的 AI 代理，并支持在不同场景下的多代理交互。多平台集成：框架支持与 Disco
lynx 是由字节跳动研发的高保真个性化视频生成模型，仅需输入一张人像照片，即可生成身份高度一致的动态视频。该模型基于扩散 transformer（dit）架构构建，并创新性地引入了 id-adapter 和 ref-adapter 两个轻量级适配模块，分别用于精准控制人物身份和精细保留面部细节。lynx 配备专用人脸编码器提取面部特征，结合 x-nemo 技术增强表情表现力，通过 lbm 算法模
Percify 是强大的 AI 数字人生成平台，专注于创建逼真的虚拟形象（avatar）视频内容。用户上传一张人脸图片和音频，通过简单的文字描述，能生成具有自然表情、精准口型同步和高质量语音的无限时长视频。平台能满足从初学者到专业创作者的需求，支持高清视频导出和语音克隆等功能。Percify 适用艺术家、品牌、游戏开发者等，帮助用户快速生成高质量的虚拟形象和视频内容，提升创作效率。Percify的
TesserAct 是创新的 4D 具身世界模型，能预测 3D 场景随时间的动态演变，响应具身代理的动作。通过训练 RGB-DN（RGB、深度和法线）视频数据来学习，超越了传统的 2D 模型，能将详细的形状、配置和时间变化纳入预测中。TesserAct 的核心优势在于其时空一致性，支持新视角合成，显著提升了策略学习的性能。TesserAct的主要功能4D 场景生成：TesserAct 能生成包含
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