3D 与视频 AI 生成器动态
关于工具变化的简讯：发布了新版本、许可证变更、新增对其他平台的支持。不转述新闻稿：如果某个说法无法关联到代码仓库、模型页面或官方网站，就不会发布该简讯。
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37 篇文章
VA-Judger：用于视频与音频联合生成的奖励模型研究人员推出了 VA-Judger —— 用于视频与音频联合生成系统后训练的奖励模型，以及包含 10.3 千对成对比较的数据集 VAPref-10K 和基准 VA-Judger-Bench。该工作于 2026 年 8 月 19 日发布。
SparsePR 通过稀疏注意力加速视频生成器，无需训练研究人员推出了 SparsePR——一种用于视频生成器和世界模型的 training-free block-sparse attention 方法。该论文于 2026 年 8 月 19 日发布在 arXiv 上，项目页面包含补充材料。作者展示了，
HunyuanVideo（混元视频）获得近无损质量的 5—7 倍加速生成方法研究人员推出了 LinCa——一种通过可学习特征缓存与分量分解来加速扩散模型的方法。LinCa 不再对所有特征采用统一的预测策略，而是将可缓存特征分解为子
HuggingFace 新模型 h3-vbvr 解决 image-to-video 任务2026年8月18日，HuggingFace 上发布了模型 Patarapoom/h3-vbvr，任务为 image-to-video。发布时已有 2434 次下载，0 个「喜欢」标记。代码已开源。这意味着什么 该模型属于 te
SQuad 加速 Wan 2.2 视频生成，注意力机制缩减 67 倍SQuad 的作者提出了一种用于视频扩散 Transformer 的 sub-quadratic attention 蒸馏方法。他们不是从头训练模型，而是分两个阶段蒸馏现成的完整尺寸模型 Wan 2.2 5B：Flow-Matching 监督微调和
KeyID 提出免微调的身份保持视频生成方法arXiv 上发布了 KeyID 的工作——一种 training-free 框架，用于 identity-preserving video generation，它将视频动态合成与身份嵌入分离。作者建议首先生成不绑定特定人物的草稿视频，然后……
AnyTalk 为任意角色生成 3D 语音动画，无需动画数据研究人员推出了 AnyTalk——一种为任意角色生成 3D 语音动画的方法，既不需要动画数据，也不需要手动绑定。取而代之的是，作者在目标角色的渲染结果上对现成的 video diffusion model 进行微调。
音视频生成获得兼顾音画同步的加速方法论文《Efficient Audio-Visual Generation via Synchrony-Aware Cross-Modal Sparse Attention》的作者提出了一种加速推理的方法，适用于同时生成视频和音频的模型。他们发现，双向 cross-attenti- Qwen-Video-Edit 将图像编辑模型转变为视频编辑器阿里巴巴发布了 Qwen-Video-Edit——一种将基于指令的图像编辑模型 Qwen-Image-Edit 应用于视频、而无需从头训练视频生成基础模型的方法。Wan 2.1 视频编码器的潜在帧被分解为
MegaParts 将 3D 对象按部件生成扩展至 300 个零件研究人员推出了 MegaParts——一个用于生成分解为语义部件的 3D 对象的框架。该方法的核心是一个向量量化分词器，它将每个部件的几何形状压缩为具有自适应长度的离散令牌。
V-RAE 提出视频生成潜空间的新方法arXiv 上发布了 V-RAE 的研究论文，作者重新审视了视频自编码器潜空间的结构。他们不再仅针对逐像素重建来优化潜空间，而是构建紧凑的生成式潜空间。
Alaya-EVOKE 发布线性扩展的长交互世界生成方法arXiv 上发布了 Alaya-EVOKE 的研究成果，作者在该工作中解决了长交互世界生成的问题。他们将场景状态提取到按相机索引的外部存储库中，并针对 long-horizon supervision 重新构建教师模型：分
LTX-2.5 已发布至 HuggingFace，支持 text-to-video 任务HuggingFace 上发布了模型 comfyicu/LTX-2.5，支持 text-to-video 任务。发布日期为 2026 年 8 月 13 日，该模型已有 3630 次下载。详情请见模型页面。这意味着什么 在我们关于 3D 和视频的 AI 工具指南中，目前不
HuggingFace 上线 LTX-2.5 模型，支持 text-to-video 任务HuggingFace 上发布了模型 yuvraj108c/LTX-2.5，支持 text-to-video 任务。发布日期为 2026 年 8 月 12 日。截至本简讯发布时，该模型有 1445 次下载和零个“喜欢”标记。代码已开源。这意味着什么 在指南
基于扩散的视频去反射新方法简讯研究人员发布了论文 From Synthesis to Removal: Physics-Grounded Reflection Simulation and Diffusion-Based Video Dereflection，该论文于 2026 年 8 月 12 日发表。作者描述了一个由三个组件…
LTX-Video 和 CogVideoX 通过合成视频获得新的 zero-shot 字幕生成方法研究人员在 arXiv 上发表了论文《Watching Synthetic Videos: Aligning Cross-modal Representations with Visual Synthesis for Zero-shot Video Captioning》，其中提出了用于 zero…
Minimax-H3-fl2va-ref2va-hybrid-models：HuggingFace 上的新 text-to-video 模型2026年8月11日，HuggingFace 上发布了模型 smhfacct/Minimax-H3-fl2va-ref2va-hybrid-models，任务为 text-to-video。截至发布时，该模型下载量为零，有 27 个“喜欢”标记。开发者既未说明架构，也未说明- Latent-to-4D 直接从视频潜变量生成4D场景，无需中间RGB步骤论文《Beyond Pixels: From Video Priors to 4D Worlds》的作者提出了 Latent-to-4D 方法，该方法跳过了 RGB 视频重建阶段，直接从视频模型的最终去噪潜变量预测动态 3D 场景。该方法基于
Sci-VBench：生成模型视频科学可信度基准Sci-VBench 作者提出了一个用于评估科学领域视频生成的基准。该基准包含 1 253 个由专家标注的示例，涵盖自然科学、医疗健康、人文与社会科学以及工程学等 60 个学科
HuggingFace 上新模型 Minimax_h3_hybrid 解决 image-to-video 任务HuggingFace 上发布了模型 abakanai/Minimax_h3_hybrid，用于根据图像生成视频（image-to-video）。该模型于 2026 年 8 月 9 日上线，截至发布时已有 2111 次下载和 6 个“喜欢”标记。开发
Robust-WAM 为基于视频生成器的 World-Action 模型添加语义稳定性来自 arXiv 的研究人员提出了 Robust-WAM——一种针对基于视频生成模型的 World-Action 模型的后训练方法。该工作解决的核心问题是：标准视频生成器在 VAE 空间中运行
Vorch-Streamer 将头像生成转化为实时流式视频arXiv 发布了 Vorch-Streamer 的研究成果——一种后训练方法，能够根据文本实时生成带音频的视频。作者解决了两个问题：自回归生成长视频时的误差累积，以及同步
VideoArgus 提出基于评分标准的视频生成与编辑统一评估系统研究人员在 arXiv 论文中介绍了 VideoArgus——一个用于评估生成及编辑视频质量的框架。与依赖固定内容的现有基准不同，VideoArgus 针对每个
HelloWorld — 用于视频世界中与角色社交互动的模型研究人员推出了 HelloWorld——一种视频世界模型，用户可以与屏幕上的角色进行互动。按下按钮后，角色会对观众做出反应：转身、挥手、点头或说出一句简短的话。- GVCCTurbo 为生成式视频和图像压缩提出码率规划方案arXiv 研究人员推出了 GVCCTurbo——一种规划器，它将生成式先验分布的昂贵更新与通过码本传输修正分离。它不再将采样器步数硬性绑定到
- SPADE 无需微调即可加速视频扩散 Transformer 中的注意力机制研究人员推出了 SPADE——一种稀疏注意力引擎，无需微调模型即可加速视频扩散 Transformer 的推理。该论文于 2026 年 8 月 4 日发布在 arXiv 上。作者提出了三个组件：规格
SUV：将未来场景理解视为视频生成，实现端到端驾驶2026年8月4日，arXiv上发布了SUV——一个端到端驾驶框架，将未来场景理解视为视频生成任务。作者没有使用专门的预测模块，而是采用预训练视觉
Token Radius Attention 无需微调即可加速扩散 Transformer 中的视频生成北京大学的研究人员提出了 Token Radius Attention (TRA)——一种在 Video Diffusion Transformers 中减少计算量的方法，无需重新训练模型。该论文于 2026 年 8 月 3 日发布在 arXiv 上。A
EchoCache 利用音频信号能量加速声音驱动视频生成arXiv 报道了 EchoCache 的工作——一种用于 audio-driven video generation（A2V）的缓存方法。作者发现了现有方法中两类不一致：时间-语义不一致和计算-存储不一致。所提出的解决方案利用
Sand AI 发布 MAGI-2-preview：HuggingFace 上的新开源 image-to-video 模型HuggingFace 上发布了 sand-ai/MAGI-2-preview —— Sand AI 的图像转视频生成器的预览版。该模型解决 image-to-video 任务，代码已开源。截至 2026 年 8 月 3 日发布时，其