可控的超長影片生成是一項基礎但具有挑戰性的任務，因為現有的方法雖然對短片段有效，但由於時間不一致和視覺品質下降等問題而難以擴展。

LongVie 的核心設計可確保時間一致性：
1）統一雜訊初始化策略，在各個片段之間保持一致的生成；
2）全域控制訊號歸一化，可在整個視訊的控制空間中強制對齊。為了減輕視覺品質下降，LongVie 採用密集（例如深度圖）和稀疏（例如關鍵點）控制訊號，並輔以一種退化感知訓練策略，可以自適應地平衡模態貢獻以保持視覺品質。

Gemma 3n 是一款開源生成式 AI 模型，針對手機、筆記型電腦和平板電腦等日常設備進行了最佳化。包括逐層嵌入 (PLE) 參數快取和 MatFormer 模型架構，可靈活降低運算和記憶體需求。模型同時具備音訊輸入處理、文字和視覺資料處理等功能。

Gemma 3n 模型的參數在 E2B 模型的標準執行過程中，執行模型時會載入超過 50 億個參數。然而，使用參數跳過和 PLE 快取技術，該模型可以在有效記憶體負載略低於 20 億（19.1 億）個參數的情況下運行。Huggingface 下載

LTX-Video 是第一個基於 DiT 的視訊生成模型，可以即時產生高品質的視訊。它可以以 1216×704 的分辨率生成 30 FPS 的視頻，比觀看這些視頻的速度還快。該模型在多樣化影片的大規模資料集上進行訓練，可以產生具有逼真和多樣化內容的高解析度影片。模型支援文字轉圖像、圖像轉影片、基於關鍵影格的動畫、影片擴充（正向和反向）、影片轉影片以及這些功能的任意組合。

Skywork 是一個創新的研究團隊，致力於推動法學碩士和多模式理解。它們的使命是透過視覺和語言開發並實現無縫互動的尖端模型和資料集來突破人工智慧的界限。模型支援文字到視訊（T2V） 和圖像到視訊（I2V） 任務，並且可以在同步和非同步模式下進行推理。

影片長度限制的突破：雖然像 LTXV 和 HuanYun 等模型在速度或品質方面表現出色，但它們通常限制生成約 5 到 10 秒的短片。Frame pack 可以生成高達 60 秒的高品質影片，但 60 秒是其最大長度。Skyreels V2 透過其稱為「擴散強制 (diffusion forcing)」的技術，可以讓您生成長達 60 秒甚至可能更長的影片。技術上，擴散強制模型可以透過不斷訓練一個擴散強制取樣器並在最後組合每個結果來無限延長影片長度。

LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) 是一個高效及高質量的 3D 人體重建方案模型，能夠在幾秒鐘內生成影片。模型利用了多模態的 Transformer 架構，以注意力機制，對人體特徵和影像特徵進行編碼，能夠詳細保存服裝的幾何形狀和紋理。為了進一步增強細節，LHM 提出了一種針對頭部特徵的金字塔型編碼方案，能夠生成頭部區域的多種特徵。（阿里巴巴）

 Qwen 2.5-Omni，是一個由阿里巴巴團隊開發的端對端多模態模型。它的主要目的是統一處理輸入的文字、圖像、音訊和影片，能同時生成文字和自然語音作為回應。模型在多模態輸入的感知、文字與語音的同步生成以及串流處理的優化等方面都採用了創新技術同埋架構，例如 TMRoPE 時間對齊編碼和 Thinker-Talker 架構。下面的影片詳細示範了 Qwen 在不同的應用場景下的優秀表現。

Phantom 是字節跳動最新的影片生成框架，主要是可以生成主體一致性(Subject-to-Video)的影片 。Phantom 會嚴格保留由用家提供的參考影像特徵，同時亦會根據提供的提示詞，創造出生動同連貫的影片。這個技術不單止可以用於單一主體，亦能夠同時處理多個主體之間的互動。透過跨模態對齊的訓練方式，Phantom 確保生成的影片內容既符合文字指令，亦能夠精準呈現參考影像中的主體。