https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E8%A7%86%E9%A2%91%E7%94%9F%E6%88%90/Recent content in 视频生成 on MessageDailyHugozh-cnThu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-av-generation-closed-loop/Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-av-generation-closed-loop/2026 云栖「视听生成：多模态创作与文化娱乐」专场复盘：千问Image 2.1 以 7B 开源挤进闭源效果区并获英特尔 Day Zero 端侧支持；Wan 3.0 与 Agentic PE 把视频生成推向导演思维；Happy Shrimp 1.1 要让不懂乐理的人「像写代码一样做音乐」；太合音乐总裁余灏摊开 8 元 AI 翻唱对 5000—30000 元实录的成本塌缩与 3000 个版本的维权困局；小旭音乐六人团队运营十几个 AI 歌手、四五个月全网播放破两亿。当供给端被无限放大，「为什么表达」成了全场最贵的提问。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-realtime-video-generation-shengshu/Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-realtime-video-generation-shengshu/生数科技 Vidu S2 负责人张金涛（清华朱军教授博士生、SageAttention/TurboDiffusion 作者）做客晚点聊，谈实时交互视频生成：离线生成是被播放量束缚的创作者工具，实时交互是“使用即消费”、每人一个独立会话，需求上限在他看来最终能超越语言模型；数据比模型规模更重要，推理越多越赚钱，最大的护城河与最大的担忧都是数据。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-ai-native-video-cloud/Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-ai-native-video-cloud/2026云栖大会「AI Native视频云」论坛七场分享给出同一判断：时延、质量、成本框架未变，语义却被AI重写。达摩266规模化商用带来大盘约20%带宽节省，MoQ把实时网络从会话改造成对象分发，A.O.史密斯以"先确认再执行"应对高风险家电动作，生数科技Vidu让视频流在传输中被实时改写，点众科技以"低档生成+超分"重算短剧成本账。关键主张已外部核验，存疑处已标注。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-ai-driven-enterprise-innovation/Thu, 24 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-24-yunqi2026-ai-driven-enterprise-innovation/云栖大会「智启新程：AI驱动创新企业」分论坛复盘：阿里云张亮定调企业AI市场靠生态接力，麦芽传媒用Wan3.0把几千个导演蒸馏进生产系统，赛维时代让经营大脑7×24自己跑生意，赛意信息先拿自己开刀再固化数字人，云巴巴用FDE解决「账号买了、90天后没人用」的最后一公里。核心判断：AI落地的瓶颈已从模型能力转移到场景选择、经验沉淀与验收机制；签约八组、授牌二十七家，生态正在把这件事变成一门生意。讲者与机构均已对上公开信源。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-23-worldcrafter-paper-reading/Wed, 23 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-23-worldcrafter-paper-reading/深度精读腾讯 IEG ARC Lab 与北京大学联合提出的 WorldCrafter。它用一个「隐式 3D 感知记忆」模块让视频世界模型在长时间、可自由探索的交互中保持场景一致性：以 LagerNVS 初始化记忆编码器、用姿态引导读出、与视频 DiT 联合训练，配合最大覆盖历史检索与少步蒸馏，在 4 卡上达到 16fps 实时。重访一致性 LPIPS 从 Lyra 2.0 的 0.487 降到 0.255，相机控制旋转误差 13.536 为全场最低。https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-11-programmable-world-model-paper-reading/Fri, 11 Sep 2026 00:00:00 +0000https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-11-programmable-world-model-paper-reading/Programmable World Model（PWM）把视频世界模型拆成两层：agent 把自然语言编译为可执行程序（实体状态+转移规则），轻量引擎执行程序维护显式持久全局状态（含屏外实体与非视觉属性）；状态经增广 3D OBB 中间表示+相机轨迹确定性编译为像素对齐条件信号，驱动预训练视频模型当生成渲染器。自建 CombatStateBench 上 Count Accuracy 94%（超 LingBot-World-V2 达 53.25 分）、State Accuracy 98%（超 90 分），支持连贯长时程生成。本文精读’符号引擎管规则、生成模型管外观’的解耦架构为何系统性消灭状态漂移。