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Wan 2.1 1.3B
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Flex4DHuman 使用扩散模型从视频中重建 4D 人体
研究人员开发了 Flex4DHuman，这是一种新颖的扩散模型，能够从单目或稀疏多视角视频中重建动态 4D 人体模型。该模型基于 Wan 2.1 1.3B 文本到视频架构构建，不需要骨骼或深度图等显式几何先验。相反，它使用相对相机姿态条件和独特的五轴位置编码来生成同步的密集多视角视频，然后可以将其与 4D Gaussian Splatting 一起用于详细的 4D 重建。Flex4DHuman 在基准数据集上展示了卓越的性能，并显示出…
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新PILA框架通过物理信息对齐增强AI视频生成
研究人员开发了一个名为PILA（Physics-Informed Latent Alignment）的新框架，以提高AI生成视频的物理合理性。PILA通过将潜在表示映射到物理属性库，并使用混合专家方法处理不同的动力学，将物理结构化引导注入现有的视频生成模型。该方法在多个基准测试中展示了最先进的结果，提高了生成内容的视觉质量和物理准确性。