视频扩散模型

驱动具身智能迈向通用领域的核心挑战是什么？ 我们认为，关键在于实现“跨具身迁移”。 一个完善的世界模型是具身智能执行通用复杂任务的基础。然而，许多现有的世界模型并不具备我们所期望的强大泛化与迁移能力。 具体而言，当前应用于机器人或智能汽车的世界模型，大多针对特定硬件平台进行设计和训练，其泛化能力有限，跨平台迁移往往依赖运气。 本质上，许多机器人学习到的并非“…

在三维视觉领域，捕捉高速动态场景并将其转化为可供分析、交互的数字化4D时空一直是个技术难题。无论是影视制作中需要捕捉的瞬间动作细节，还是虚拟现实应用中用户期望的沉浸式交互体验，都对高速4D重建技术提出了迫切需求。然而，传统方法面临硬件成本高昂、数据通量巨大等瓶颈，难以实现大规模应用。 当前4D采集技术主要面临两大挑战。硬件方面，传统高速摄影需要120FPS甚…