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Gen-Searcher 係全球首個專為圖像生成設計嘅多模態深度研究代理，佢會先上網搜尋資料、瀏覽證據同埋搵視覺參考，先至開始繪圖。呢個模型透過專門嘅訓練數據同強化學習，令生成嘅圖片更準確同貼近現實。佢喺多個測試基準上表現出色，仲可以輕鬆轉移應用到唔同嘅圖像生成模型上。所有代碼、模型同數據都已經完全開源，方便開發者直接使用。影像產生使用
Qwen/Qwen-Image-Edit-2509 和 FastAPI 進行服務。(MMLab, CUHK)

LGTM 是首個原生支援 4K 饋送前向（feed-forward）方法，透過預測緊湊的高斯原語（Gaussian primitives）搭配每個原語的紋理（textures），解耦幾何複雜度與渲染解析度，避免傳統方法隨解析度增加而原語數量二次方爆炸。這是由 Yixing Lao（香港大學博士生）領導的 3D 高斯噴濺（Gaussian Splatting）研究項目，已被 ICLR 2026 接受。

Pulse of Motion 讓你在觀看影片時「感覺更舒服」，但看不到技術本身。目前很多生成影片（如 SVD、Pika 等）的動作時間常常跑偏，作者稱這種現象為 chronometric hallucination，也就是「看起來平滑但實際上時間尺度錯亂」。

現在很多生成模型會「時間錯亂」角色走路太快／太慢；手勢、動作和音效不搭；看起來動作很順，但「感覺怪怪的」。這套技術可以用來：調整生成模型的輸出（例如：自動快慢放或重採樣），讓影片「更像真實拍攝」，看起來更舒服。自動檢測影片的 真實時間尺度；

LumosX 是一個針對 個性化多主體視訊生成（personalized multi‑subject video generation）提出的框架，重點在：

• 讓每個「身份」（例如不同人物）和其對應的屬性（年齡、外貌、服飾、動作等）有明確、精準的對齊；
• 用關係性注意力機制來強化「組內一致性」（同一組人物屬性一致）和「組間區分度」，減少多主體時的屬性糾纏（attribute entanglement）。

簡單說：一樣可以做 text‑to‑video + ID conditioning，但對多個人物、每個人對應什麼屬性，控制得更精細、更一致「可控視訊生成」與「多主體個性化內容」場景，例如多角色劇本生成、廣告、虛擬試衣、多角色 VTuber 相容演出等。

PrismAudio 是一個把視訊畫面轉成立體聲（stereo）音訊的 AI 模型框架，目標是在四個維度上同時優化：

• 語義合理性（Semantic）
• 音視同步性（Temporal synchrony）
• 音質美感（Aesthetic quality）
• 空間準確度（Spatial accuracy）

作者的關鍵點是：現有模型通常把這些目標混在一個損失函數裡，會造成「目標互相干擾」（objective entanglement），而 PrismAudio 用 分解式 Chain‑of‑Thought（CoT）推理＋多維度強化學習（RL） 來避免這個問題。