通义万相预告新模型 Wan2.2-S2V
通义万相团队深夜发布预告推文,称即将推出新模型 Wan2.2-S2V,该模型将具备生成带音频视频的能力。
通义万相Wan2.2是一款开源视频生成模型,它率先在视频生成扩散模型中引入 MoE 架构,有效解决视频生成处理 Token 过长导致的计算资源消耗大问题。Wan2.2 还首创了「电影美学控制系统」,光影、色彩、构图、微表情等能力媲美专业电影水平。例如,用户输入「黄昏」、「柔光」、「边缘光」、「暖色调」「中心构图」等关键词,模型可自动生成金色的落日余晖的浪漫画面;使用「冷色调」、「硬光」、「平衡图」、「低角度」的组合,则可以生成接近科幻片的画面效果。

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阿里开源 Vivid-VR:AI 视频修复神器
阿里云推出了一款名为 Vivid-VR 的开源生成式视频修复工具,基于先进的文本到视频(T2V)基础模型,结合ControlNet技术,确保视频生成过程中的内容一致性。 该工具能够有效修复真实视频或AIGC(AI生成内容)视频中的质量问题,消除闪烁、抖动等常见缺陷,为内容创作者提供了一个高效的素材补救方案。无论是对低质量视频的修复,还是对生成视频的优化,Vivid-VR都展现出了卓越的性能。 Vivid-VR的核心技术在于其结合了T2V基础模型与ControlNet的创新架构。T2V模型通过深度学习生成高质量视频内容,而ControlNet则通过精准的控制机制,确保修复后的视频在帧间保持高度的时间一致性,避免了常见的闪烁或抖动问题。 据悉,该工具在生成过程中能够动态调整语义特征,显著提升视频的纹理真实感和视觉生动性。这种技术组合不仅提高了修复效率,还为视频内容保持了更高的视觉稳定性。 Vivid-VR的另一大亮点是其广泛的适用性。无论是传统拍摄的真实视频,还是基于AI生成的内容,Vivid-VR都能提供高效的修复支持。 对于内容创作者而言,低质量素材常常是创作过程中的痛点,而Vivid...
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68% 的科技专业人士对 AI 招聘工具不信任
最新发布的 Dice 报告指出,68% 的科技专业人士对 AI 驱动的招聘系统表示不信任,同时80% 的人更倾向于人类主导的招聘方法。 报告显示,近30% 的受访者考虑完全离开科技行业,因为他们对 AI 增强招聘过程的挫败感更为强烈,尤其是女性群体对此反应更为明显。 在接受 TechRepublic 的电子邮件采访时,Dice 首席执行官阿特・齐尔(Art Zeile)表示,尽管 AI 在提升招聘团队的工作效率方面发挥了积极作用,但68% 的不信任比例 “并非小数目,这一信号表明,从候选人的角度来看,招聘系统的根本性问题依然存在。” 他补充说,30% 科技工作者考虑退出行业的调查结果尤其令人担忧。 齐尔指出,这种不信任的根本原因在于 AI 在招聘中的应用方式,尤其是在缺乏透明度和人类监督的情况下。他强调:“候选人明确表示,当招聘过程像一个黑箱时,信任感就会消失。” 尽管雇主可能在提高运营效率,但如果这导致顶尖人才的疏远,那对于整个行业来说就是一个双输的局面。 根据 Dice 报告,92% 的科技专业人士认为,由于 AI 工具偏向于关键词优化,很多合格的候选人可能被忽视。齐尔表示:“这反...
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