大家还记得 Sora 是什么时候发布的吗？2 月份，当时 OpenAI 发布之后，一夜之间就把 AI 视频生成界搅得天翻地覆啊，但是现在一点消息都没有了，反倒是其他平台遍地开花，特别是这个月，简直太爆炸了~
昨天深夜，Runway 放出酝酿了半年的全新版本 Gen-3 Alpha，也让我们再次见证了这些巨头的底蕴。
Runway Gen-3 Alpha 特点如下： 高保真视频生成：能够生成接近真实世界质量的视频内容，具有高度的细节和清晰度。 精细动作控制：模型能够精确控制视频中对象的动作和过渡，实现复杂场景的流畅动画。 逼真人物生成：特别擅长生成具有自然动作、表情和情感的逼真人类角色。 多模态输入：支持文字转视频、图像转视频、文字转图像等多种创作方式。 先进工具：支持运动画笔、相机控制和导演模式等专业创作工具。 增强的安全措施：引入新的内部视觉审核系统和 C2PA 标准，确保内容的安全性和可靠性。 高质量训练：使用高描述性的、时间密集的字幕进行训练，使模型能够理解和生成具有丰富时间动态的视频。
现在还在内测中，后期可以体验的时候再给大家分享地址！
微软 GitHub 于今年 7 月份面向企业用户推出了 Copilot Chat 工具，这是一个 AI 代码助手。现在 GitHub 宣布将 Copilot Chat 公测版扩展至个人用户，提供实时编程帮助。用户可通过订阅每月或每年的个人用户费用来体验该功能，提高编码效率和质量。
以下是GitHub Copilot Chat的主要功能： 1、实时指导：它可以为开发者提供实时的最佳实践、技巧和解决方案建议。 2、代码分析：开发者可以使用它来分解复杂的编程概念，并获取代码片段的详细解释。 3、修复安全问题：它能够识别代码中的安全漏洞，并为其提供修复建议。 4、简单的故障排除：除了识别代码中的问题，它还可以为开发者提供解决方案、解释和替代方法。 5、学习新的语言或框架：它可以帮助开发者快速学习新的编程语言或框架，并为他们提供相关的代码示例和建议。
华为诺亚方舟实验室、清华大学信息科技学院、大连理工、香港大学和Hugging Face的研究人员，共同发布了一款名为PIXART-δ的超高清文生图模型。
这一模型集成了潜在一致性模型（LCM）和创新控制架构ControlNet-Transformer，实现了在文生图像方面的重大技术突破。仅需0.5秒2-4个推理步骤，PIXART-δ就能完成图像生成，速度比之前的PIXART-α模型快了7倍。
在ControlNet-Transformer的帮助下，PIXART-δ可以对生成模型的输出进行精确控制，包括图像的边缘、深度、分割和对象姿势等，类似于OpenAI的DALL·E 3。
谷歌发布的一个名为 VLOGGER 的项目。这个项目能够根据输入的图片和音频生成对应人物讲话的视频。但是个人感觉 VLOGGER 看起来没有阿里巴巴发布的 DreamTalk 和 EMO 自然，大家觉得呢？
VLOGGER 主要特点： 1. 3D运动的扩散模型：它可以根据一张人物图像生成由文本和音频驱动的说话人视频。 2. 创新的架构：项目包含一个创新的基于扩散的架构，通过时间和空间控制来增强文本到图像模型的能力。 3. 高质量视频生成：能够生成高质量、可变长度的视频，并通过人脸和身体的高级表示进行便捷控制。 4. 广泛的适用性：与之前的工作相比，VLOGGER不需要为每个人单独训练模型，不依赖人脸检测和裁剪，能生成完整的图像（包括脸部和身体），适用于广泛场景，如躯干可见或身份多样化，这对于正确合成具有沟通能力的虚拟人至关重要。
项目地址：https://enriccorona.github.io/vlogger/
Dynamic Typography这个标题动画方案，简直是神器啊！你想啊，在你设计的标题里，加个SVG小动画，立马就能抓住观众的眼球！
详细介绍： 一个名为“动态排版（Dynamic Typography）”的自动化文字动画方案，它结合了变形字母表达语义和根据用户指令添加动态效果这两项技术难题。 我们的方法采用了矢量图形表示和端到端的优化框架，使用神经位移场技术将字母转换成基本形状，并配合逐帧动态效果，确保动画与文字的意图保持一致。 通过形状保持技术和感知损失正则化，我们确保了动画在整个制作过程中的可读性和结构完整性。
用了 Dynamic Typography，你的设计肯定能让人眼前一亮，赞不绝口！
项目地址：Dynamic Typography
