AI动画揭秘天然气千年进化史！

AI眼里的朝代皇帝排名（附UP主观点）

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从DiT到MMDiT：一个视频看懂AI作图背后的技术革命！

为什么谷歌敢用一根香蕉代号横扫图像生成领域？传统扩散模型改图时背景崩坏、角色脸盲的问题，怎么被MMDiT轻松解决？今天我们用人话带大家看懂两篇硬核论文，从改写图像生成领域的 DiT 模型，到Nano Banana背后的升级版MMDiT 跨模态架构，深入挖掘AI作图背后的秘诀。

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AI行业分享（二）：AI深度学习的原理与“穷尽”的不可能性

鸡人通过叠肉山的方式，成功的爬上了飞船…

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Wan2.2-14B-图生视频(NSFW),异步任务队列,多任务,自定义首尾帧,自定义Lora,6步采样,支持长视频

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HITTER: 人形乒乓球机器人

https://humanoid-table-tennis.github.io/ 近年来，人形机器人在运动和全身控制方面取得了令人瞩目的进展，但在需要通过操作与动态环境进行快速交互的任务中仍受限制。乒乓球正是这种挑战的典型代表：在球速超过 5 m/s 的情况下，选手必须在亚秒级的反应时间内完成感知、预测和动作，这对敏捷性与精确性都有极高要求。为应对这一挑战，我们提出了一个用于人形机器人乒乓球的分层框架，将基于模型的规划器（用于球的轨迹预测与球拍击打目标规划）与基于强化学习的全身控制器相结合。规划器决定击球的位置、速度和时机，而控制器则生成协调的手臂和腿部动作，以模仿人类击球，并在连续对打过程中保持稳定性和灵活性。此外，为鼓励自然动作，我们在训练中引入了人类运动参考。我们在一台通用人形机器人上验证了该系统，成功实现了与人类对手的最多 106 次连续回合，以及与另一台人形机器人的持续对打。这些结果展示了人形机器人在真实场景中实现亚秒级反应控制的乒乓球能力，标志着迈向敏捷和交互性强的人形机器人行为的重要一步。