腾讯混元 HyCreator:长视频生成智能体框架
用于视频生成的 Hy Agent Harness。 HyCreator:面向长视频生成的智能体框架 🚀 端到端自动模式 ⏲️ 零人工干预生成 10 分钟量级的影片 👨🦰 可随时切换到实时交互式编辑 申请早期访问:https://t.co/r9yeuVofGI
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我在 @runwayml 里用 SeedDance 2.5 只花了 3 个提示词就做出了这个。 AI 视频在这么短时间内的飞跃简直太疯狂了!
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NVIDIA JetPack 7.2.1 首次在 Jetson 上支持 PyNvVideoCodec 2.2,这是用于 GPU 硬件加速视频编解码的 Python 库,帧以 GPU 设备内存形式通过 DLPack 和 CUDA 缓冲区暴露,并支持多模式帧采样与后台线程预解码的 ThreadedDecoder。该版本还通过统一的 jetson-videosdk 技能引入基础智能体视频工作流,可在 Video Codec SDK 与 PyNvVideoCodec 之上完成设备检查、配置生成、执行与性能测量验证。此版本技能仅覆盖 Video Codec SDK 和 PyNvVideoCodec,不含 GStreamer、V4L2 或 AI 模型层面的流水线构建技能。
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Google Research 发布 AMIE (Video),基于 Gemini 和 Project Astra 实现实时视频临床问诊,可感知非语言线索、引导虚拟体格检查并同步进行诊断推理。研究采用异步多智能体架构,由三个专职智能体并行处理对话、推理与视听感知,以维持自然对话延迟。在 100 个场景、300 次实时问诊、30 名认证初级保健医生参与的随机 OSCE 研究中,临床评估者在病史采集、诊断准确性和沟通质量上给 AMIE (Video) 的评分与初级保健医生相当,在引导体格检查方面显著更高;患者演员更偏好视频界面。研究全部使用专业患者演员模拟场景,尚未在真实患者中验证。

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Black Forest Labs 宣布 FLUX 3 Video 的初版文生视频与图生视频能力即日起通过 BFL API 和部分合作方开放,可生成最长 20 秒的 HD 视频,并支持 Full HD 放大输出与原生音频。该模型支持多镜头切换、关键帧、视频续写、多语言对白与唇形同步,并提供低成本快速预览的 Draft Mode。官方称内部评测中文生视频明显优于现有 SOTA 模型,图生视频与 Seedance 2.0 持平;后续将推出 FLUX 3 Image 与开放权重版本 FLUX 3 Dev。

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Andrej Karpathy 赞同用程序化代码完成故事板设计与控制,再通过视频到视频模型处理纹理并优化视觉效果。
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MiniMax 发布通用多模态生成模型 H3,可理解文本、图像、视频和音频组成的统一上下文,生成带原生立体声的视频,最长 15 秒、2K 分辨率。官方称 2K 下每秒价格不到主流模型的三分之一,768p 价格不到主流模型 720p 的一半,并计划在近日开放模型权重。H3 采用 Contextual Omni Representation、H3-VAE、H3-Omni Transformer 和 In-Context Regeneration 等技术,官方表示完整技术报告即将发布。

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xAI 为视频模型 Imagine Video 1.5 新增图像参考、声音参考、纯文本生成视频和原生 1080p 生成,图像与声音参考先在美国面向 SuperGrok Heavy 和 SuperGrok Plus 开放,随后数天覆盖全部档位。每次生成最多可传入七个参考图,用于锁定人脸、产品或场景,配合声音参考可在不同镜头中保持同一张脸和同一个声音。图像参考、文生视频和原生 1080p 已在 xAI API 上线,模型名为 grok-imagine-video-1.5,声音参考需申请开通。
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Black Forest Labs 发布多模态基础模型 FLUX 3,在单一架构中联合学习图像、视频和音频,可单次生成最长 20 秒带音频视频,支持文本、图像或视频输入。其视频骨干被 mimic 用于 FLUX-mimic 机器人控制系统,在软体 kitting 任务上报告 95% 成功率,高于同数据训练的 π0.5 的 55%;冻结骨干时仍具竞争力。FLUX 3 Video 已开放早期访问,图像生成与编辑随后推出,动作预测通过合作方提供,并计划发布开放权重版本。
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Black Forest Labs 发布 FLUX 3 早期版本,并与机器人公司 mimic 合作推出视频-动作模型 FLUX-mimic,已在 Audi 测试和部署。FLUX 3 从训练之初就联合训练图像、视频和音频,视频预测占总算力成本 95% 以上;加入动作预测后,文生视频和图生视频的人类评分一度下降最多 10%,3500 步后恢复原有质量并同时预测动作。FLUX-mimic 在冻结 FLUX 主干的情况下,动作解码器表现超过此前的视觉-语言-动作模型,微调后达到 SOTA 成功率;主干在单张 NVIDIA RTX 5090 上从输入到世界表征耗时不到 80ms,整套机器人系统反应时间为 101ms。

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我用 vibe coding 做了一个应用,能把你放进你最爱球队的世界杯首发阵容揭晓视频里!⚽️ 由全新的 Nano Banana 2 Lite + Gemini Omni Flash 驱动。 选一支球队,摆个姿势,导出你自己的阵容视频分享给朋友。 自己试试 + 代码见下方!https://t.co/vEASfanLE7
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xAI 宣布 Grok Imagine Video 1.5 在 Imagine API 正式可用,模型名为 grok-imagine-video-1.5,同时 Video 1.5 Fast 已上线 grok.com/imagine 及 iOS、Android 应用。官方称这是其目前最好的图生视频模型,音效、环境音与对白在同一次生成中完成,语音更清晰、同步更好,画面运动与物理表现更稳定。Video 1.5 Fast 生成 6 秒 720p 视频约需 25 秒,此前模型需 40 秒以上;未来几天还将上线 Projects、多智能体并行和素材库搜索等功能。
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xAI 通过 API 以预览形式开放图生视频模型 grok-imagine-video-1.5-preview,输入一张静态图和描述运动的提示词即可生成视频。模型支持最高 720p 分辨率,可用自然语言控制镜头运动、节奏和声音设计,并保持输入帧的细节与光照。它还能逐帧生成后串联成更长场景,保持整个项目视觉一致。
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Together AI 推出完全开源的 Violin 视频翻译工具,通过 ASR、大语言模型翻译和 TTS 语音合成生成译制视频。它还支持基于音视频内容的多模态问答和自然语言选声,不提供声音克隆,并默认以低音量保留原声。GUI、后端模型与智能体技能均以 MIT 许可证开放。
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Replit 于 2 月推出 Replit Animation,让任何人都能在几分钟内制作动效风格视频,相关视频已为 Replit 带来超过 1000 万次自然曝光。官方指南建议首个提示词不要过度脚本化,让 Agent 发挥创意,并通过多轮迭代、Canvas 分场景调整和转场关键词优化输出。导出可使用 Replit 原生渲染器,或直接录屏获得更流畅帧率。

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Together AI 已上线 Wan 2.7 Text-to-Video,并将陆续推出 Image-to-Video、Reference-to-Video 和 Video Edit,形成四模型视频套件。当前 Wan-AI/wan2.7-t2v 可通过 Serverless Inference 使用,生成视频起价为每秒 $0.10;各模型将共享同一套 API、身份验证和计费体系。
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Replit 推出 Replit Animation,让开发者用自然语言在 Replit 工作区内直接生成动效风格的发布视频,而非 Veo、Sora 那类 AI 生成视频。该功能源于产品设计团队 Samuel 的实验,他 30 分钟内做出的一支 Fast Mode 发布视频在社交平台获得超 100 万次自然曝光,成本仅几美元。Replit Animation 基于 Gemini 3.1 Pro 构建,内置提示词优化器,可先生成初稿再在 Replit 内持续迭代。

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谢赛宁(Saining Xie)发布 Project Solaris,一个在 Minecraft 中构建多人视频世界模型的新项目。发布包含三部分:Solaris Engine 多人数据采集系统、Solaris Model(采用内存高效 self forcing 设计的多人 DiT,基于 1260 万帧协作 Minecraft 游戏画面训练)、以及用 VLM 作为评判者评估多人能力的 Solaris Eval。
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Replit 介绍其视频渲染引擎的实现:向页面注入约 1200 行 JavaScript,替换 setTimeout、setInterval、requestAnimationFrame、Date 和 performance.now() 等时间 API,让时间只在渲染时按 1000/fps 毫秒推进,从而把任意网页逐帧渲染成 MP4。由于页面内容不受控且视频由 AI 智能体生成,团队没有采用 Remotion,而是从外部对任意网页施加确定性。音频方面通过 monkey-patch Web Audio API 和 HTMLMediaElement 拦截播放意图,再由服务端 FFmpeg 混音;视频元素则经服务端转码为 fragmented MP4、mp4box.js 解复用、WebCodecs 解码后绘制到 canvas。该实现受开源项目 WebVideoCreator 启发,团队计划将其开源。

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Cursor 宣布智能体现在可以实际使用自己构建的软件,并把工作过程录成视频发给用户,展示的不再只是 diff。一位用户表示这一变化节省了大量测试小改动的时间。
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