ROSE2025，全名為「可靠且開放集事件修補（Remove Objects with Side Effects）」。旨在推動電腦視覺領域，為處理複雜、動態的視覺數據缺失問題提供更穩健、更智能的解決方案。在不斷演進的電腦視覺領域，事件修補（Event Inpainting）正成為一項引人注目的新興研究方向。 ROSE2025 涵蓋了多個關鍵研究主題，包括但不限於：基於生成式模型的事件修補方法、深度學習在事件資料恢復的應用、新穎的損失函數與評估指標、開源數據集與基準的創建、以及與機器人、自動駕駛、監控等實際應用場景的結合。

AI 不僅能創造出栩栩如生的圖片，還能生成數分鐘、甚至更長，且故事連貫、情節流暢的影片。這曾是生成式AI領域一個巨大的挑戰。然而，一項名為「上下文混合」(Mixture of Contexts, MoC) 的創新技術，正逐步將這個夢想變為現實。這項由 Shengqu Cai 等研究人員提出的最新進展，為長影片生成帶來了革命性的解決方案，有效克服了現有模型在處理「長期上下文記憶」上的瓶頸。 生成長影片的核心挑戰，在於模型必須能夠在漫長的時間序列中，保持並檢索關鍵事件，同時避免資訊崩潰或內容漂移。現有的擴散變換器（diffusion transformers）雖然在短影片生成方面表現出色，但其自注意力（self-attention）機制的二次方成本，使得處理長序列時，記憶體和計算資源的消耗變得難以承受，導致效率低下且難以優化。這意味著，隨著影片時長的增加，AI模型可能會「忘記」影片開頭的人物身份、動作或場景設定，導致影片內容的連貫性、一致性大大降低。

傳統的卡通/動漫製作耗時耗力，需要技藝精湛的藝術家進行關鍵影格、中間畫和上色。 ToonComposer 利用生成式 AI 簡化了這個流程，將數小時的中間畫和上色手動工作簡化為一個無縫銜接的流程。

HPSv3（Human Preference Score v3）是一個由 Mizzen AI、香港中文大學 MMLab、倫敦國王學院、上海交通大學及上海人工智能實驗室等機構合作開發的項目，目標是建立一個全面的人類偏好評估系統，用於評估文本到圖像生成模型的表現。 HPSv3 旨在解決現有圖像生成模型評估中與人類感知對齊的問題，現有方法常受限於數據覆蓋範圍不足、特徵提取不佳及損失函數效率低下的問題

VisionThink 利用強化學習自主學習減少視覺 token。與傳統的高效 VLM 方法相比，這方法在微粒度基準測試（例如涉及 OCR 相關任務的基準測試）上取得了顯著的提升。 由香港中文大學，香港大學，科技大學大聯合開發

由音訊驅動的人體動畫技術，以面部動作同步且畫面吸睛的能力，已經有很顯著的進步。然而，現有的方法大多專注於單人動畫，難以處理多路音訊輸入，也因此常發生音訊與人物無法正確配對的問題。 MultiTalk 為了克服這些挑戰，提出了一項新任務：多人對話影片生成，並引入了一個名為 MultiTalk 的新框架。這個框架專為解決多人生成過程中的難題而設計。具體來說，在處理音訊輸入時，我們研究了多種方案，並提出了一種**標籤旋轉位置嵌入（L-RoPE）**的方法，來解決音訊與人物配對不正確的問題。香港科技大學數學與數學研究中心及電子與電腦工程系有份參與。

FlashVideo 由香港大學、香港科技大學及 ByteDance 聯合開發，你只需要準備一張或者幾張參考圖片，加上文字提示詞，就可以生成高解像度的影片。過程主要分為兩部份，第一部分是優先處理提示詞，同時以低解像度處理圖片，減少 DIT 的運算時間。第二部分會建立低解像度和高解像度之間的匹配。結果能夠以高速生成 1 0 8 0 P 的高清影片。[DiT] Diffusion Transformer | [NFE ] Number of Function Evaluations