AI
LatentSync
LatentSync是由字节跳动与北京交通大学联合研发的端到端唇形同步框架，基于音频条件的潜在扩散模型，无需中间3D或2D表示，可生成高分辨率、动态逼真的唇同步视频。其核心技术包括Temporal Representation Alignment (TREPA)方法，提升视频时间一致性，并结合SyncNet监督机制确保唇部动作准确。适用于影视制作、教育、广告、远程会议及游戏开发等多个领域。
Motion Dreamer
Motion Dreamer是由香港科技大学（广州）研发的视频生成框架，采用两阶段架构生成物理合理的视频内容。通过引入“实例流”实现从稀疏到密集的运动控制，支持用户以少量提示生成时间连贯的视频。其随机掩码训练策略增强了模型的推理能力与泛化性能，已在多个数据集上验证其优越性。适用于视频创作、动画制作、VR/AR及自动驾驶等多个领域。
Xiaomi MiMo
Xiaomi MiMo 是小米推出的推理型大模型，具备强大的数学推理与代码生成能力。通过预训练与后训练相结合，利用大量高价值语料及强化学习算法，在 7B 参数规模下实现超越更大模型的表现。支持多场景应用，包括教育、科研、软件开发等，已开源至 HuggingFace，便于开发者使用与研究。
