快手可灵 AI 模型 Kling 4.0 全量上线,单次生成视频最长可达 30 秒
快手可灵 AI 宣布 Kling 4.0 正式全量上线 klingai.com,支持单次生成最长 30 秒的视频。新版本全面升级了高速运动与连续动作的镜头稳定性,支持高品质音频与双通道立体声,并优化了角色口型匹配精度。
快手可灵 AI 宣布 Kling 4.0 正式全量上线 klingai.com,支持单次生成最长 30 秒的视频。新版本全面升级了高速运动与连续动作的镜头稳定性,支持高品质音频与双通道立体声,并优化了角色口型匹配精度。
NVIDIA Broadcast 2.3.0 版本发布,新增对 RTX Spark 设备的支持。该更新以测试版形式引入 RTX 视频超分辨率与帧生成两项 AI 效果,并支持通过 MCP Server 接入 AI 智能体。此外,音棚音效提供四种专业调校麦克风配置文件,首次使用引导也同步更新了文件处理与 AI 智能体相关介绍。
昆仑万维发布并开源了世界上第一款运行在单张消费级显卡上的视频大模型游戏 Matrix-Game 4.0。该模型由游戏引擎维护状态、视频生成模型实时渲染画面,能在一张 NVIDIA RTX 5090 上实现 480p、60 FPS 的实时体验,按键到画面反应延迟低于 150 毫秒。
赛力斯对一名抖音用户提起民事诉讼,指控其利用 AI 工具合成问界车辆行驶中车身塌陷的虚假画面并抹黑安全性能。案件将于 10 月 23 日在重庆市两江新区人民法院开庭审理。赛力斯要求对方删除侵权言论、公开书面赔礼道歉,并支付 100 万元侵权损害赔偿及承担诉讼费用。
OpenAI 与 Higgsfield 达成合作,接入 GPT-6 Astra 后 AI 视频生成时长上限从 1 分钟提升至 10 分钟。该模型支持创意智能体调用外部工具处理 3D 建模,以维持长视频角色与场景一致性。Higgsfield 还集成 GPT-Image-2.5 优化图像文字渲染,并基于 GPT-Live-1 探索“语音到视频”实时创作。
Higgsfield 借助 GPT-6 Astra 将 AI 视频生成时长从 1 分钟提升至超过 10 分钟。该平台同时集成 GPT-Image-2.5 以实现更精准的视觉呈现,并通过 GPT-Live 支持语音电影制作流程。
加州 AI 公司 Odyssey 推出 Odyssey-3 生成式世界模型的公开研究预览,用户可通过文本提示实时生成交互环境。该模型基于自回归扩散 Transformer,基础版含 140 亿参数,支持 832×480 分辨率视频生成。
AA-Video-I2V v1.0 提示词 [1/3]:硬拉个人纪录尝试,杠铃弯曲,拉起缓慢,锁定,尖叫,放下。紧握、拉起、杠铃弯曲、锁定、尖叫、放下。
HiDream-O1-Video-1.0 在 Artificial Analysis 带音频图生视频排行榜上 debut 排名第 6。HiDream-O1-Video-1.0 是 HiDream 推出的新视频模型,该团队自称“专注于生成式 AI 和原生全模态世界模型”。HiDream 将其定位为
生数科技发布全新一代视频生成旗舰模型预览版本 Vidu Q4 Preview,支持图生视频和参考生视频两种模式。该模型最多支持 3 段参考音频与 15 张参考图,可实现 2K、4K 输出及 10bit 色深,单次最长生成 16 秒视频,并提升了动态运镜与复杂镜头衔接能力。
Nikon 取消 Dr. Ning Xu 在 Small World in Motion 比赛中获第一名的显微视频资格,因其违反关于生成式 AI 的规则。该视频声称展示儿童呼吸道纤毛运动,作者承认使用了无监督神经网络进行后期处理。Nikon 计划重新审视未来比赛的规则与评估程序。
Grok Imagine Video 1.5 Lite 在 AA-Video-T2V v2.0 上排名超过 Google 的 Veo 3.1,价格约为其三分之一。在带音频的 1080p 分辨率下,Grok Imagine Video 1.5 Lite 每秒成本为 $0.14,而 Veo 3.1 为每秒 $0.40。它在 AA-Video-T2V v2.0 上排名第 17,比 Veo 高两位
Grok Imagine Video 1.5 Lite 在两个 AA-Video-T2V v2.0 排行榜上均位列第 17,并在质量与速度的帕累托前沿占据一席之地。Grok Imagine Video 1.5 Lite 是 SpaceXAI 的 Grok Imagine 视频系列中新的低成本模型。它生成文本到视频的片段
Ben Affleck 在 GQ 和 Screentime 2026 采访中展示对神经网络、Transformer 及推理等 AI 技术的深入理解,并透露其将 AI 电影制作初创公司出售给 Netflix。他详细解释了通过解冻开源模型权重进行微调以适配电影制作标准的技术细节,强调 AI 应作为辅助工具而非取代艺术家。
Vidu Q4 预览版在保持与 Vidu Q3 Pro 相同价格的同时,提供了更好的质量
Artcraft 推出由七款开源应用组成的套件,旨在复刻 Adobe Photoshop、Illustrator、Premiere、Lightroom、After Effects、InDesign 和 Acrobat Pro 的用户界面与工具。
亚利桑那州上诉法院裁定,一起过失杀人案初审中使用的AI生成受害者视频具有“不当情感分量”,因此维持定罪但要求法官重新考虑刑期。该视频由受害者姐姐制作,旨在通过让已故受害者形象“原谅”凶手来影响法官判决,法官曾称其“令人喜爱”。此案例凸显了AI技术在司法陈述中可能带来的伦理与程序公正问题。
2026年AI短剧凭借仅为真人剧1/10的制作成本占据各大平台榜单,导致真人短剧开机量暴跌超七成。数据显示红果热播榜前20名中19部为AI生成,一季度上线微短剧中AI占比超95%,平均每36秒诞生1部。这一趋势致使大量中腰部演员面临无戏可拍的失业危机,相关话题冲上微博热搜第二。
亚利桑那州上诉法院裁定,在一起过失杀人案的量刑听证会上播放的AI生成受害者视频因具有“不当情感权重”而影响了判决公正性,要求法官重新考虑刑期但维持定罪。该视频由受害者姐姐制作,让AI生成的受害者形象原谅凶手,法官曾对此表示赞赏并判处最高刑期。
Google 通过优化稀疏注意力内核,在 TPU v6e 芯片上显著提升了视频扩散模型的推理速度。该方案利用空间与时间头的几何结构特性,仅保留约 38.87% 的查询-键交互对,从而降低计算延迟。这一实现将理论上的稀疏性转化为端到端的实际加速效果。
OpenRouter 发布图像转视频模型对比指南,详细比较了 Veo 3.1、Seedance、Kling v3.0 和 Grok Imagine Video 的时长、分辨率、音频生成及价格。文章说明了如何通过 `frame_images` 和 `input_references` 字段区分首尾帧控制与参考素材输入,并提供了使用 TypeScript SDK 提交异步视频生成任务的完整代码示例。
Google Research 推出名为 AI video co-director 的统一多智能体框架,旨在解决长视频生成中的语义漂移和级联失败问题。该框架作为 Gemini 和 Veo 之上的编排层,包含 Co-Director、CANVAS、A²RD 和 VQQA 四个核心组件,分别负责创意意图编排、视觉故事板连续性规划、时间动态扩展以及闭环质量优化。
推荐理由:原文提出了基于多智能体框架的长视频生成方案,通过全局优化和世界状态追踪解决视觉漂移问题。
vLLM-Omni 团队发布 MiniMax H3 的生产级服务方案,通过系统级优化和集成 FastVideo 的 FastH3 模型,在 8x NVIDIA B300 上实现了完整 MP4 生成速度快于播放时长(RTF <= 1.0)。
推荐理由:vLLM-Omni 通过系统级优化与 FastH3 集成,实现了 MiniMax H3 在 B300 硬件上快于播放时长的实时视频生成能力。
这太疯狂了……在 1T 上下文进行直接 4D 训练,推理超过 5T,什么?!作为参考,按原始像素或网格点计算:- 视频生成(Veo 3.1, Kling 3.0, Seedance 2.0)每个片段约 1B(8–15s, 1080p–4K)。整个片段一次性生成,但没有显式 3D。- Marble
vLLM-Omni 推出 Distributed Layerwise Offload (DLO) 技术,使超过单设备 HBM 容量的视频生成模型(如 Cosmos3-Super 124 GB)能在多 GPU/NPU 上高效运行。
推荐理由:原文提供了在 vLLM-Omni 中运行超大 DiT 模型的具体配置命令与内存优化机制,适合需要解决显存瓶颈的工程人员参考。
HeyGen 将拥有超 18B 参数的 Avatar IV 扩散模型栈迁移至 Google Cloud 八芯片 Trillium (v6e) TPU 主机,实现比首个可用版本快 1.86 倍的推理速度。通过优化 all-to-all 集合通信与稀疏注意力内核,该方案在保持输出质量的同时,成本效率较 8×H100 生产环境提升最高 25%。
Ai2 发布 MolmoMotion,这是一个基于 Molmo 2 骨干网络的语言引导 3D 运动预测模型,能根据视频帧、标记点和指令预测物体未来轨迹。同时开源了包含 1.16M 视频的 MolmoMotion-1M 数据集和 PointMotionBench 基准。实验显示该模型在机器人规划任务中成功率达 76.3%,优于基线,并能显著提升视频生成的运动质量。