角色崩坏，是长时序 AI 视频绕不开的坎：同一角色，第 1 镜还是本人，第 30 镜脸歪了、发色变了、衣服细节全对不上。 很多人归因于"模型不行"，但公开工程复...

但真正决定生成质量的，是藏在中间的主干网络——DiT（Diffusion Transformer）。它是整个生成流程的"大脑"，VAE压缩后的潜空间数据在这里完...

每当提到视频生成，大部分工程师脑海中浮现的图景是数据中心里庞大的GPU集群、海量的VRAM以及PyTorch或TensorFlow长长的调用栈。但在这个光谱的另...

图生视频的核心诉求，是让输出视频持续继承输入参考图的人物相貌、服饰、场景构图、色彩风格。市面上多数方案将参考图像只作用于首帧，后续帧依靠模型自主推演运动，在 7...

在当前 AI 视频生成领域，4K 分辨率 + 长时序连续生成是业务刚需，但原生生成方案普遍存在帧间一致性缺陷：

当前文生视频、图生视频大模型（扩散模型、Transformer视频模型）已广泛应用于内容创作、数字人、影视剪辑、短视频生成等场景，但帧间时序一致性缺失导致的画面...

随着文生视频模型迭代，短片段画面质量已经达到可用水准，但一旦视频时长拉长到 8‑16 秒甚至更高，就会集中爆发角色漂移、物体崩坏、镜头跳变、时序逻辑断裂、FVD...

近期极速云安全中心监测到一类高隐蔽性移动端攻击：攻击者在知名平台的擦边视频画面中嵌入网址，诱导用户下载安装恶意程序，安装后软件将窃取手机全部隐私数据并获取设备高...

市面上多数数字人方案，唇形驱动与人物身份约束相互割裂。唇形模块负责嘴部运动，人物锚定负责锁定五官脸型，两套信号在推理阶段容易互相干扰。在长时长口播、多语种语音、...

现有多数 AI 视频工具的身份锚定属于单镜头局部约束，仅作用于当前渲染片段。当制作多镜头剧集，每一个镜头都要重新上传人物参考图，不仅操作重复，还会出现参考图提取...

学术界的视频 DiT 模型往往只追求单帧 / 短片段效果，但是面向真实业务，会暴露出大量工程缺陷。原型模型和生产级产品之间存在明显差距。