“サブスク疲れを感じていますか？Textideoがあなたの解決策かもしれません！”
“ChatGPTを使って画像や動画のプロンプトを作成（理由はより優れているから）”
“AIで動画を自動生成できる技術は、急速に注目されています。”
“Midjourney is king. King of taste and refinement. I absolutely love working with it.”
“中国儒意は、AisTechへの1420万ドルの戦略的投資を発表しました。”
“AIによる3Dモデル生成技術は、昨年後半から、一気に競争が激しくなってきています。”
“/u/Darri3Dによって提出されました”
“Flowは、GoogleのAI動画生成モデルVeo 3.1を使用して、テキストプロンプトまたは画像に基づいて8秒のクリップを生成します。”
“このビデオを楽しんだら、このビデオを理解するために、この世界の他のエピソードも見てみてください。”
“AI動画生成スタートアップHiggsfieldは、8000万ドルの新たな資金を調達し、同社の評価額は13億ドルを超えました...”
“作成と共有を続け、Wanチームに見てもらいましょう。”
“彼らが、人々が自分の見たいものをプロンプトを使って作成できるフルビデオを作成できるようになるのはいつ、またはなるのでしょうか？”
“Googleは、このアップデートによりビデオが「より表現力豊かで創造的」になり、「r…」を提供すると述べています。”
“"Physical AIのChatGPTモーメントが到来した"”
“PCクラスの小規模言語モデル（SLM）は、2024年と比較して精度がほぼ2倍に向上し、最先端のクラウドベースの大規模言語モデル（LLM）とのギャップを劇的に縮めました。”
“「AIが動画を生成してくれるなんて...”
“モデルは、LightX2V軽量ビデオ/画像生成推論フレームワークと完全に互換性があります。”
“"メンバーをモデルとしたAI画像や動画を削除して"”
“「私のカスタマイズでは、YTビデオを提供したり、類推を使用したりしないように指示していますが、完全に無視されます。」”
“私は、いくつかの異なるアートコンセプトを作成しようとしていますが、ChatGPTやCanvaを使用しても、欲しいものが得られません。”
“Blackwellで動作するSVIと2.2のシンプルで直接的なワークフローを探しています。”
“N/A (記事の内容はハッシュタグとリンクのみ)”
“"Geminiの良い点は、ネイティブなマルチモーダリティです。生成されたビデオについて推論でき、その反復的なループが非常に役立ち、1つのモデルとフレームワークだけを扱うのが非常に簡単でした"”
“"YouTubeビデオのレビューをGeminiに依頼したところ、まるで父親のような手厳しい批判を受けました。"”
“Dream2Flowは、想像された動きを3Dオブジェクトの軌道に変換します。その後、ロボットはそれらの3Dパスに従って、タスク固有のトレーニングなしで、実際の操作タスクを実行します。”
“SrefsはAI画像生成の最も素晴らしい側面かもしれません... 私は、VEOにプロンプトだけで自分のスタイルを想像させようとするのではなく、MJの画像を使用することに決めるまで、動画で一貫したスタイルを達成するのに苦労しました。”
“私はこれを作り続けることができません :)”
“このビデオを楽しんだら、このビデオを理解するために、このユニバースの他のエピソードを視聴することを検討してください。”
“今日のゴールは、Gemini TTS APIをセットアップして、テキストから音声ファイル（WAV）を生成できるようにする。”
“SpaceTimePilotは、生成プロセス内でカメラの視点とモーションシーケンスを独立して変更し、空間と時間全体で連続的かつ任意の探索のためにシーンを再レンダリングできます。”
“最先端の動画モデルはPOC@1.0で約20％しか達成できず、著しいアウトカムハッキングを示しています。”
“HiGRは、オフライン評価とオンライン展開の両方で一貫した改善をもたらします。具体的には、オフライン推薦品質において最先端の方法を10％以上上回り、5倍の推論速度を実現し、さらにオンラインA/Bテストで平均視聴時間と平均動画再生回数をそれぞれ1.22％と1.73％増加させました。”
“Dream2Flowは、具現化のギャップを克服し、事前学習済みのビデオモデルからゼロショットガイダンスを受け、剛体、関節、変形可能、粒状など、多様なカテゴリのオブジェクトを操作することを可能にします。”
“EchoVidiaは、最近のVT2Aモデルを制御性で40.7％、知覚品質で12.5％上回っています。”
“FlowBlendingは、視覚的な忠実度、時間的整合性、および大規模モデルのセマンティックアライメントを維持しながら、最大1.65倍の高速な推論と57.35％少ないFLOPsを達成します。”
“この論文は、ペアワイズ比較を超えた全体的な嗜好を捉えるために、グループワイズPlackett-Luce確率モデルに基づいたPhysics-Aware Groupwise Direct Preference Optimization (PhyGDPO)フレームワークを導入しています。”
“DyStreamは、フレームあたり34ミリ秒以内でビデオを生成でき、システム全体の遅延が100ミリ秒未満であることを保証します。さらに、HDTFでオフラインおよびオンラインのLipSync Confidenceスコアがそれぞれ8.13と7.61であり、最先端のリップシンク品質を実現しています。”
“本論文は、Qwen2.5-VL-7Bベースラインと比較して、反事実動画におけるモデルの幻覚を24.0％相対的に改善したことを示しています。”
“この論文は、証拠トークンを導入して証拠グラウンディングを行い、タイムスタンプ表現に焦点を当てるだけでなく、イベントレベルの視覚的セマンティックキャプチャを強調しています。”
“RainFusion2.0は、ビデオ品質を損なうことなく、80％のスパース性を達成し、1.5〜1.8倍のエンドツーエンドの高速化を実現できます。”
“PhyAVBenchは、音の生成の背後にある物理的メカニズムに対するモデルの理解を明示的に評価します。”
“単語の置換や挿入など、わずかなプロンプトの変更でさえ、意味的忠実度と時間的ダイナミクスの大幅な低下を引き起こす可能性があり、現在のT2V拡散モデルにおける重要な脆弱性を浮き彫りにしています。”
“ベースラインモデルは、20秒の動画を約5kの長さのコンテキストに圧縮でき、ランダムなフレームを知覚的に保持された外観で取得できます。”
“OmniAgentは、最先端のパフォーマンスを達成し、主要なオープンソースおよび独自モデルを10％〜20％の精度で大幅に上回っています。”
“蒸留モデルは、全ステップ、双方向ベースラインと同等の視覚的品質を、20倍少ない推論コストとレイテンシで実現しています。”
“DriveLaWは、ビデオ予測を大幅に進歩させ、FIDで33.3％、FVDで1.8％、最高のパフォーマンスを発揮する研究を上回り、NAVSIMプランニングベンチマークでも新しい記録を達成しています。”
“CEMは、既存の高速化モデルの生成忠実度を大幅に向上させ、FLUX.1-dev、PixArt-$α$、StableDiffusion1.5、およびHunyuanの元の生成性能を上回っています。”
“UniMAGEは、オープンソースモデルの中で最先端のパフォーマンスを達成し、論理的に整合性のあるビデオスクリプトと視覚的に一貫性のあるキーフレーム画像を生成します。”
“この記事は、著者の記事を推敲し、最新の製品ロードマップを統合するためにAIが使用されていることに言及しています。また、CEOのデミス・ハサビス氏の科学的発見を加速するというビジョンについても言及しています。”
“記事には直接の引用が含まれていません。”