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LynnReal-Omni 把十幾種影片任務塞進一個 32B 模型

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一個 32B 多模態擴散 Transformer，同時做文字生影片、圖生影片、動作控制、風格遷移、影片修復同長影片串流。Flash 版本更可喺單張 H100 上 377 毫秒出 22 帧 540p 短片。

LynnReal-Omni — Standard four-step and Flash three-step multimodal generation

LynnReal-Omni 想解決嘅，係影片生成工具鏈最煩嘅一件事：每加一個任務（動作控制、參考影像、風格遷移、編輯、修復）就要疊多一個模型或多一套 pipeline。作者選擇用一個 32B 共享多模態擴散 Transformer（跟 MiniMax H3 架構）一次過承載文字生影片、圖生影片、人體與手部姿勢控制、結構控制、omni-reference、風格遷移、影片編輯、退化影片修復，以至串流式長影片生成，仲可以接駁外觀參考、可編輯 3D render、遊戲錄影等異質輸入，等 Agent 可以喺同一個模型內組合視覺條件。

對比同類做法，最大差異係「統一框架」而非「任務專用模型」。每個源帧獨立編輯再組裝成無聲 24fps 影片，每帧只需四次 DiT forward，120 帧即 480 次 forward。輸入限制清楚：24fps、寬高需為 32 倍數、目前只支援 768p（1344×768 起手）。獨立逐帧編輯會帶來亮度或形狀嘅帧間抖動，作者亦坦白標示為已知限制。

對短片創作者、遊戲或 3D 團隊、Agent 開發者來講，好處係少咗一套模型接駁嘅工程成本；Agent 可以直接用外觀參考同 3D render 嚟組裝條件。Flash 版本（27B、三步生成、輕量 VAE decoder）將單張 H100 上 22 帧 540p 由 843 毫秒壓到 377 毫秒，為實時或互動應用鋪路。

項目已提供 ComfyUI workflow 涵蓋 t2v、i2v、r2v、pose2v、v2v 幾個入口，但作者明言仲係早期 beta，質量、兼容性同 bug 仍然存在，訓練代碼、部分訓練數據同更高效 DiT 預計稍後釋出。打算用佢做關鍵流程嘅團隊，宜先以小批量預覽（--indices 0,24,48 --keep-clips）確認穩定性再評估是否引入生產。

重點摘要：
– 一個 32B DiT 模型覆蓋十幾種影片任務，Agent 可直接組合異質視覺條件
– 每源帧四次 DiT forward，120 帧共 480 次；輸入限 24fps、寬高需 32 倍數、768p
– Flash 版本用 27B 加輕量 VAE，單張 H100 上 22 帧 540p 暖機生成耗 377 毫秒
– 獨立逐帧編輯會產生帧間亮度與形狀抖動，屬已知限制
– ComfyUI 支援 t2v、i2v、r2v、pose2v、v2v，目前屬早期 beta，訓練代碼尚未開源

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KaiNinja 將 3D 生成推到部件級 – 直接拆零件

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一張圖就能生成分件可拆的 3D 模型，毋須人手標註或語義分割。KaiNinja 用兩個 O-Voxel 體素保留部件接觸面，把原生 3D 生成器延伸到部件級。

KaiNinja teaser

以往想做一張椅子、可以分開拆件再重新組裝的 3D 模型，往往要事先畫遮罩或跑一套語義分割網絡，既費時又限制後續編輯彈性。KaiNinja 由 Alaya Lab 團隊提出，目標是把 TRELLIS.2 這類原生 3D 生成器直接延伸成「部件級」輸出，毋須遮罩或分割網絡就能從單張圖生成可拆分的部件網格。

模型輸出兩個 O-Voxel 體素，各自解碼後透過連通區分量化成獨立部件，同時保留部件之間的接觸面，避免拆件後出現破洞或懸空。換言之，它在現有 3D 生成流程中替代或補強的，就是那一步手動標註與分割。

對遊戲美術、3D 資產設計、以及需要快速做可編輯原型的團隊來說，這類即拆即改的部件輸出明顯降低後製成本。雖然目前只釋出技術報告與項目頁面，推斷碼與預訓練權重尚未開源，但官方展示的下游材質替換與手繪動畫片段，已能看出部件分離對後續工序的實質幫助。

官方在 986 個物件的評測中，以匈牙利配對方式同時報告整體與部件級指標，在 CD、F1、mIoU 七個項目上均領先 X-Part、OmniPart、PartPacker、AutoPartGen 等同類方法，亦勝過用同一語料微調過的 TRELLIS.2。Fail 率（即整體 CD 大於 0.1 的比例）亦由 5.4% 降至 0.7%，代表部件拆分並沒有犧牲整體幾何質素。

重點摘要

  • 輸入單張圖片即可輸出部件級 3D 網格，免遮罩免分割網絡
  • 以兩個 O-Voxel 體素保留部件接觸面，避免拆件破洞
  • 在 986 件評測中，部件與整體指標同步領先 OmniPart、PartPacker、AutoPartGen
  • Fail 率由 TRELLIS.2 的 5.4% 降至 0.7%，整體幾何質素未受部件任務拖累
  • 目前僅有技術報告與項目頁面，源碼與權重標示為 Coming soon

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ComfyUI-DLSS5-Enhancer：強化影片材質細節

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呢個 ComfyUI 節點包直接調用原生 D3D12 渲染管線，把遊戲級嘅 DLSS 5 Neural Rendering 套到影片幀上面，重建皮膚、頭髮同布料嘅材質反應，而不只是銳化。

Repository image for Blueforcer/ComfyUI-DLSS5-Enhancer

一般後製銳化或 AI upscale 工具處理嘅多數係邊緣同紋理，皮膚嘅次表面散射、頭髮嘅光線穿透呢類材質反應好難靠濾鏡模擬。Blueforcer/ComfyUI-DLSS5-Enhancer 選擇咗另一條路：將 ComfyUI 內部嘅 RGBA8 幀傳去一個原生 D3D12 worker，由 ReShade 載體配合 RenoDX DLSS 5 add-on 觸發 NGX feature 18，重建完再送返 ComfyUI，仲支援 1.5x 到 3x 升頻。影片本身冇 motion vectors，佢哋用 OpenCV DIS 做稠密光流逐幀估算，並喺場景切換時自動重置 history，等渲染器唔會將錯誤嘅時序資料傳入去。

呢個項目嘅類型係工具 / 節點包，定位好明確：畀 ComfyUI 用戶喺影像同影片工作流直接用 DLSS 5 嘅神經渲染器。佢唔係一個自帶模型嘅外掛，神經組件係 NVIDIA、ReShade、RenoDX 嘅原生 binary，呢個 repo 只負責實作 client side 嘅二進制協議，包括 session 建立、解像度協商、幀序、取消同診斷。

NVIDIA DLSS 5 In ComfyUI Changes EVERYTHING! Full Setup Guide

硬件要求 NVIDIA RTX 50 系列原生支援，透過社區 runtime 可以喺 RTX 40 同 30 上面跑，RTX 20 或更早直接拒絕。ComfyUI 需要 V3 node API（comfy_api.latest），Python 依賴 numpy、av 同 OpenCV，ComfyUI portable 通常已經內建。

幾個重要限制：nr intensity 鎖死喺 1.0，1.0、1.5、2.0 嘅輸出 bit identical；skin structure strength 必須開啟 automatic mask 先有效，閂咗之後所有皮膚參數都唔再產生變化；nr preset 喺任何數值下都係 bit identical。只有 local structure strength 同 local tone strength 係全程範圍真正可調。預設、J、K 幾個 dlss model preset 嘅源幀 detail energy 大約喺 0.56x 左右，呢個唔係銳化工具想要嘅走向，反映嘅係材質重建比邊緣強化重要嘅設計取向。

適合已經用 ComfyUI 做影片後製、CG 合成、AI 動畫修復或者數字人相關工作嘅團隊同個人創作，尤其係想處理 skin、hair、fabric 呢類容易被傳統濾鏡抹平嘅材質細節嘅場景。留意到嘅限制係 GPU 受限於 NVIDIA，而且沒有 Python API，調用方式只能透過 ComfyUI 節點流程。

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World in World 把 14B 世界模型變成你的虛擬攝影機

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想用一條普通影片就做到 360 度重拍、子彈時間、視角切換？World in World 讓凍結的 14B 影片世界模型 LingBot-World 2.0 直接「走進」影片，無需微調，單卡 80GB GPU 即跑。

pipeline

對於做特效、剪輯或沉浸式內容的人來說，最頭痛的往往不是生成新畫面，而是手上明明有一段拍好的影片，卻想換個角度、換條鏡頭軌跡重新「拍一次」。Westlake-AGI-Lab 推出的 World in World，正是針對這個卡位：給定一段輸入影片和一條新相機路徑，模型會重新生成同一事件在新視角下的畫面，不用訓練、不用微調。

它本質是一個影片再攝影框架，骨幹是一個凍結的 14B 影片世界模型 LingBot-World 2.0。技術上沒有走 latent editing 或 GAN 反轉的老路，而是把所有可控制的訊號——來源影片、場景幾何、相機參數——全部變成視覺證據：先用深度把來源幀提升到 3D，依新相機路徑 warp 過去，再當成額外 key/value 塞進模型自己的 attention，讓模型「看到」新相機應該看到什麼，缺失的部分由它自己補完。這種做法讓相機軌跡、人物動作與場景幾何保持高度一致。

從結果來看，它已經放出自由相機重拍、子彈時間和影片編輯三項功能；大型角度 360 度重拍結合 3D 人體代理、跨模型記憶共享、長影片 frustum memory、串流互動生成、動作遷移等仍在路線圖中。對特效團隊、短片創作者、遊戲過場預覽、AR/VR 內容開發者來說，可以用一條現成素材快速產出多視角版本，而不必從零生成或手動三維重建。

官方在 Linux 上以 80GB A100 測試，峰值記憶體約 72GB，需 CUDA 12.4 與 Python 3.10，並預編譯 flash-attn wheel 以避免從源碼編譯。相較同類影片重生成方案，它放棄了對模型本體做適配，以 warp + attention injection 換取「即插即用」與較低硬體門檻，但代價是大角度旋轉、人物遮擋等極端情況仍依賴後續的 3D 代理與 frustum memory。

  • 凍結模型免訓練：以 warp 後的視覺證據作為 attention key/value，無需微調 14B 世界模型。
  • 多視角影片重拍：支援弧線、推拉、平移、定點旋轉等自由相機路徑。
  • 子彈時間與影片編輯：凍結任意一幀改變視角，或改第一幀讓編輯自然延伸至整段。
  • 單卡 80GB 可跑：Linux + A100 + CUDA 12.4 + Python 3.10，硬體門檻相對可控。
  • 路線圖仍在擴展：360 度重拍、跨模型記憶、串流生成等功能陸續排程中。

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PWM(Programmable World Model) 以世界模型驅動影片生成

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AlayaLab 開源的 Programmable World Model 把世界狀態與畫面生成拆開管理，讓角色、事件與鏡頭外的物件都能被查詢、修改與驗證，不再只靠潛在影像記憶。

Programmable World Model overview

影片世界模型能夠即時渲染出像真的畫面，但畫面背後其實欠缺一部「世界引擎」——狀態藏在影像序列裡，難以檢查、編輯或驗證，鏡頭一轉，鏡頭外的角色與潛在事實就會被悄悄遺忘。AlayaLab 開源的 Programmable World Model（簡稱 PWM）正正針對這個痛點，把世界狀態的維護與視覺生成徹底解耦，由一個 state executor 負責推進世界狀態，再由 deterministic compiler 把以 state-augmented 3D OBB 描述的狀態投影成 pixel-aligned controls，最後才交給影片模型渲染畫面。

這個框架真正解決的問題，是讓世界「可被編程」。同一份世界狀態可以驅動任意鏡頭、任意視覺風格，角色即使離開畫面依然存在，事件具備不可逆性，亦可由規則觸發；使用者可以用類似 WASD 的方式操控，並預先以語言定義世界規則。一個 VLM-based agent 會讀取參考圖與開放式文字，自動寫出可執行的世界規格。

PWM 屬於框架類項目，定位接近研究原型。與 Genie 3、GameNGen 等同類做法相比，PWM 的取捨在於放棄純端到端的潛在表達，換取可查詢、可驗證、可長時序的狀態；對於遊戲開發者、需要可控互動世界的模擬研究者，以及想用程式化方式生成可控影片內容的團隊，這種顯式狀態設計明顯更貼近「世界引擎」的真正需求。

目前 PWM 已釋出技術報告，推理程式碼與預訓練權重尚未開源，因此暫時只能從紙面層面理解並等待官方補上權重。從架構看，這個方向對於追求可控性與持久性的應用場景會有明顯吸引力。

重點摘要：

  • 狀態與畫面解耦：狀態由 executor 維護，畫面由影片模型渲染，互不綁定
  • 可查詢、可驗證的世界事實：角色、事件與鏡頭外實體都能被檢查與修改
  • 持久世界：鏡頭外的物件與潛在狀態不再被遺忘，長時序互動更可靠
  • VLM agent 自動生成世界規格：以參考圖加文字描述即可寫出可執行的世界規則
  • 尚待補完：推理程式碼與預訓練權重仍未釋出，目前以技術報告形式呈現

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Marigold V2：把擴散 Transformer 改成一步深度估計模型

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只要一張普通 RGB 相片，就即時輸出高質素深度圖，連毛髮和髮絲等幼節都保留到。Marigold V2 把預訓練擴散 Transformer 改造為單步密集預測模型的開源項目，一張消費級 GPU 一星期內就能完成微調。

Project website

過去做單目深度估計，要麼靠傳統監督學習，要麼用擴散模型疊好多步去噪，兩者都唔易兼顧細節同效率。華為 Bayer Lab 開源 Marigold V2 走第三條路：直接把預訓練嘅擴散 Transformer（DiT）當成單步密集預測器，重新微調之後輸出深度、透視深度、法線、反照率等多種密集模態，毋須反覆去噪。對從業人員嚟講，呢個改動意味住一張普通 RGB 相可以即時變成帶細節嘅深度圖，毋須等幾秒去疊步驟，毛髮邊緣同髮絲呢類幼節都保留得到，貼近 SOTA 水準。

模型家族同訓練成本：每個 checkpoint 包含一組 rank-128 LoRA 適配器，配合 4-bit 量化嘅 DiT 主體，個別任務仲會附帶微調過嘅 VAE 解碼器。底層凍結嘅基礎模型會另外下載。整個微調流程用單張消費級 GPU 少於一星期就完成到，對個人開發者同細型實驗室都係可觸及嘅範圍。

程式碼結構清晰，方便二次開發：倉庫用 manifest graph 加 transform list 嘅方式定義數據集，網絡組件同損失函數都係讀寫 batch dict 嘅有序步驟，數據集定義、網絡圖、損失圖、優化排程四個層次分得幾開。對想擴展到新任務嘅人嚟講，只要跟住呢個結構加步驟就得，唔使由零砌起。

對比傳統多步擴散深度估計，Marigold V2 犧牲咗迭代式去噪嘅靈活性，但換嚟一步推理嘅速度同細節還原度；對比純監督方法，佢借用咗擴散模型對紋理同邊界嘅先天理解力，再加 LoRA 保持輕量。同一批權重仲可以用喺 metric depth completion 等下游任務，一個模型覆蓋多個密集預測場景。

**適合做 AR/VR、3D 重建、影像合成嘅中小團隊，或者想低成本試驗新密集預測任務嘅研究者，都會覺得呢個 setup 幾啱手。HuggingFace 上有對應嘅 demo 空間可以直接試，權重同訓練推理碼都已開源。

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CosmoH2G 將人手示範轉成機械夾具軌跡

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CosmoH2G 針對旋轉、翻轉等複雜空間動作，把人手示範轉換成機械夾具可執行的軌跡；其資料集包含 6,189 組配對示範。

dataset

人手示範雖然直觀，但當動作包含旋轉、翻轉或複雜空間路徑時，機械夾具往往難以直接模仿。CosmoH2G 是一套面向機械人操作的資料集與基準方法，專門處理 hand-to-gripper transfer：研究團隊同步記錄人手和手持機械夾具的動作，建立可配對的 RGB-D、3D 物件點雲、手部網格及夾具動作資料。

資料集共有 6,189 個配對示範、涵蓋 1,254 件物件，規模足以支援複雜空間操作的研究。與只適合平面移動的做法相比，CosmoH2G 把重點放在細緻的手部姿勢和空間運動，並以手持夾具示範減少人與機械裝置之間的動作轉換落差。

方法分兩階段處理完整軌跡。Stage I 先預測起點和終點等稀疏關鍵幀，把複雜動作濃縮成較容易學習的目標；Stage II 再以關鍵幀為條件生成連續的夾具姿態序列。系統亦保留夾具姿態的學習結果，再利用抓取啟發式與運動學一致性修正位置，減少旋轉和翻轉過程中的累積偏差。

在模擬及真實機械人實驗中，能穩定轉移旋轉等複雜動作，並明顯勝過傳統基準。適合研究機械人模仿學習、操作資料集、3D 手部追蹤，以及需要處理非平面夾具運動的團隊。程式碼和資料集在項目網站標示為即將推出，現階段較適合先評估方法和收集流程，部署細節仍要等官方發佈。

  • 6,189 組人手與夾具配對示範，涵蓋 1,254 件物件。
  • 專注旋轉、翻轉和其他細緻空間軌跡，而非平面搬運。
  • 兩階段先學關鍵幀，再生成完整連續動作。
  • 以抓取啟發式和運動學一致性降低累積漂移。
  • 適合機械人模仿學習、資料集研究及操作策略開發。

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RoboTok：用 YouTube 影片教機械手做家務

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RoboTok 把網上大量的人手操作影片變成機器人訓練素材，對應一段示範就能自動撈出動作相似的影片做模仿學習，等 AI 機械手多了一條低成本數據來源。

Retrieval embedding space and example clips

想訓練機械手做家務，最貴的部分往往不是模型，而是數據。RoboTok 由 Rice University 及 NVIDIA 合作開發，直接從海量網絡影片中撈取人手操作片段，再交給擬人機械手學習。它屬於一種數據引擎兼策略學習框架，把「找對數據」這一步自動化掉。

核心做法是把人手動作抽成以軀幹為基準的 3D 手部軌跡，再學一個嵌入空間，用 DTW（Dynamic Time Warping）相似度作監督，令同一種操作（例如倒水、摺衫）在不同鏡頭、不同人、不同場景下都能對齊。查詢時只要給一段示範影片，系統就用 cosine similarity 找出動作最相近的網絡片段。

  • 以軌跡為單位做檢索：避開外觀差異，直接比動作本體，所以鏡頭變、場景變、人變都唔會影響配對。
  • 配套軀幹估計模型：用雙手軌跡反推出身體/軀幹參考框，減少裁切與遮擋帶來的偏差。
  • FAISS + GPU DTW：向量檢索用 FAISS，DTW 內核用 numba CUDA，跑大規模影片庫唔會慢到難以迭代。
  • 機械人策略學習閉環：檢索結果直接餵下游模仿學習，做擬人機械手 policy 訓練，並已在仿真及真機任務做評估。

同類做法多數只用影片幀或粗糙動作標籤做檢索，容易被背景雜訊干擾。RoboTok 走 3D 手部軌跡嵌入這條路，換來更精準的動作匹配，但代價是 pipeline 較重：要裝 MANO/SMPL-H 體模、CUDA 環境，再跑一套自帶的訓練與評估流程。

最受惠的是做擬人機械手、靈巧操作（dexterous manipulation）研究的團隊，以及想用低成本網絡影片取代部分遙操作數據的工作小組。對只想要開箱即用機械人策略的人來說，門檻仍然偏高；對做數據策展與 representation learning 的人，呢套引擎本身就值得參考。

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Atlas 世界模型一次處理文字、圖片、影片與 3D

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World Labs 推出 Atlas，聲稱是目前首個原生同時處理文字、圖像、影片與 3D 的「omni」世界模型，能從一張相機路徑推算未見過的視角，並重建真實場景。

Og image

World Labs 公開了新一代世界模型 Atlas。它的特別之處在於從訓練階段就同時處理四種輸入——文字、圖像、影片、3D——並把它們整合到同一個空間脈絡裡，再以多模態自迴歸擴散 Transformer 推算下一個畫面。這意味著 Atlas 不只是「看得更多」，而是嘗試理解世界怎樣呈現、怎樣變化，並把想像中的場景渲染出來。

從使用場景來看，Atlas 主要涵蓋四類工作：相機控制生成、空間重建、空間時間模擬，以及純文字生圖與 360 度全景。其中相機控制生成支援 1 至 6 張輸入圖片，可輸出最高 1440p、最長約 1 分鐘的影片，並以像素級精度的相機幾何作為輸入，而不只是粗略的文字描述。

重建方面，Atlas 只需要 1 張到幾十張相片，就能還原真實場景並產出新視角的影像幀與明確的 3D 輸出。團隊指出，這項表現優於專門做 3D 重建的同類模型。空間時間模擬則可從影片重新取景，生成電影級視覺效果，並支援 Real-to-Sim 流程，供機器人規劃動作。

以下幾點值得留意：

  • 原生多模態：文字、圖片、影片、3D 一開始就共享同一空間脈絡，並非後期拼接。
  • 像素級相機控制：把精確相機幾何列為原生輸入，能逐格構圖、逐段運鏡。
  • 超越專用模型：3D 重建表現優於專門訓練的模型。
  • 支援 Real-to-Sim：能把真實影片轉成可模擬的世界，供機器人規劃。
  • 規模持續擴展：團隊表示表現會隨訓練算力提升，並預期這個趨勢會延續下去。

World Labs 表示，Atlas 將驅動他們自家 Marble 的未來版本及其他產品，現已開放早期使用的申請。

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SolarWM 開放視頻世界模型全流程基建

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SolarWM 不只公開模型權重，連數據處理、訓練流程和長時推理方法一併開放，目標是降低互動式視頻世界模型的研究門檻。

SolarWM teaser: one framework for diverse interactive worlds

從數秒訓練片段推演出長達數分鐘甚至更長時間的互動視頻，一直是世界模型（World Model）發展中的難題。SolarWM 把焦點放在整個研發鏈條，而不只是單一模型，結合開放數據管線、訓練框架與推理流程，形成一個面向互動式視頻世界模型的完整研究基礎設施。

項目屬於世界模型訓練框架與開放研究基建，處理的問題是如何把不同來源的視頻資料整理成一致格式，並在不同模型骨幹之間建立可擴展的長時推理能力。團隊將來自 14 個資料集、約 143 萬段影片統一整理，讓資料準備與訓練配方可以分離，研究人員毋須重複建立資料處理流程。

與許多只圍繞單一架構設計的方法不同，SolarWM 強調保留原生骨幹能力，同時支援 Wan2.2、LTX-2.5 與 MiniMax-H3 等不同模型家族，涵蓋 5B 至 33B 規模。研究團隊提出三階段訓練流程，包括雙向適應、結合 AnyFlow 的教師強制訓練，以及長時互動推理策略，希望在不依賴超長訓練影片的情況下維持世界演化一致性。

  • 開放釋出資料處理管線、資料集及模型權重
  • 支援多個主流視頻生成骨幹，而非綁定單一架構
  • 利用約五秒片段訓練，目標達成分鐘級甚至小時級推理
  • 涵蓋 143 萬段影片與約 25TB 數據規模
  • 提供可重組資料配方與不同訓練策略組合

適合世界模型研究團隊、互動式模擬系統開發者，以及探索 World-Action Model 與長時視頻生成的學術機構。SolarWM 的價值不只在單次生成效果，而在於把過往難以重現的資料處理和訓練步驟公開，讓不同研究單位更容易比較方法與建立可重複驗證的實驗流程。長時間推理的一致性仍有待更多公開基準驗證，但這套框架已經把世界模型研究由單一模型競賽推向完整基礎設施層面。

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