AI视频生成进入新纪元 2024年OpenAI发布Sora时,整个行业为之震动。短短两年后的2026年,AI视频生成已经实现了从实验性技术到生产力工具的跨越。如今的AI视频模型不仅能够生成流畅的短视频片段,更开始挑战长视频、电影级内容的制作。无论是OpenAI的Sora 2.0、Runway的Gen
生成式AI正在从"锦上添花"变成"雪中送炭" 2026年,生成式AI的应用边界被大幅拓宽。从最初的文本生成、图片生成,到如今的视频生成、音乐创作、3D建模、代码开发、药物分子设计——生成式AI正在从"内容创作工具"升级为"全行业生产力引擎"。 内容创作:从辅助到共创 在内容创作领域,生成式A
AIGC 已经从概念炒作进入实质落地阶段。Google DeepMind 研究科学家 Nicholas Carlini 分享了他用 AI 提升工作效率的 50 个实战案例,涵盖编程、写作、数据分析、自动化等场景。本文精选其中最实用的 10 个案例,帮你理解 AIGC 到底能做什么、怎么做。案例一:快
2026年,AI图像生成领域迎来密集技术突破。清华、南洋理工等机构的综述论文系统梳理了视觉生成最新格局。 五级分类框架 L1原子生成→L2条件生成→L3上下文生成→L4智能体生成→L5世界建模。目前没有任何一家达到L5,L4也仅有少数触及。 混合架构成主流 自回归负责"想清楚画什么",扩散/流匹配
生成式AI在2026年迎来了新进化拐点。从文字生成到视频生成、3D建模乃至世界模拟,AI创造能力从"模仿"走向"理解"。 nano Banana:理解空间的AI Google的nano Banana模型不仅能融合多张图片,还能理解地理、建筑与物理结构,将二维地图转化为三维景观,从等高线绘制真实地貌