Apple 開源的 SHARP 能讓你輸入單張 2D 圖片，輸出場景的 3D Gaussian 表示（3DGS），可以之後用 3D Gaussian splatting 實時渲染不同視角。這個推論過程在標準 GPU 上小於一秒完成。

SHARP 能產生的 3D 表示是有公尺尺度的 metric representation，所以可以支援具物理意義的相機移動，而不是純視覺特效式的視差

Saber 由 Meta 開發，是一個「只用影片＋文字資料就能做參考到影片生成」的零訓練框架，輸入幾張參考圖和一段文字，就能生出既長得像參考主體、又符合文字描述的影片。​（訓練和推理程式碼整理完畢後將會發布，敬請期待。）

一般 R2V (Reference to video)要「參考圖＋影片＋文字」三元組，資料很難蒐集也不易擴充。Saber 完全不收這種三元組，只吃大規模「影片＋文字」。​

訓練時，它把同一支影片中的某些幀「當成參考圖」，再加上遮罩，讓模型自己學會：怎麼在生成影片時保持主角長相一致、又能跟文字對齊。​

技術做法（直覺理解）
遮罩訓練：從影片抽幀，套上各種形狀與面積比例的二值遮罩，當作「動態參考圖庫」，讓模型看到超多種類的參考條件。​

遮罩增強：對圖和遮罩一起做旋轉、縮放、平移、翻轉等變形，打亂空間對齊，避免模型學到「直接把參考貼上去」的作弊路線。​

模型與注意力設計
影片與參考圖先丟進 VAE 變成 latent，然後在時間維度把「影片 latent」和「參考 latent」串起來，一起丟進 Transformer 做擴散。參考 latent 不加噪音，保持條件乾淨。​

自注意力裡用「注意力遮罩」限制：影片 token 可以互相看、也能看參考，但參考 token 只能看自己有效的前景區域，避免注意到背景干擾。​

推論流程與能力
推論時，會先用預訓練分割器（例如 BiRefNet）把參考圖的人或物分出來；如果想要用整張背景當條件，就不做分割而用全 1 遮罩。​

Saber 可以吃多張參考，支援多視角同一主體，也能多主體；在 OpenS2V-Eval 基準上，主體一致性與整體品質都比 Phantom、VACE、Kling1.6 等專門 R2V 模型更好。​

限制與展望
當參考圖過多（例如 12 張）時，模型有機會「崩壞」，把不同參考碎片硬湊在同一畫面，語義整合不足。​

目前重心在身份保留與視覺自然度，對非常細緻的動作控制或複雜時序一致性仍不完美，未來方向包括更聰明地整合大量參考及更可控的動作與真實感。

官方 GitHub 儲存庫為 https://github.com/franciszzj/Saber，提供模型細節與訓練資訊。 論文《Scaling Zero-Shot Reference-to-Video Generation》發布於 arXiv (2512.06905)。

Light-X 是個視訊生成框架，它能夠從視訊中實現可控渲染，並同時控制視角和光照。

Light-X 提出一種解耦設計，將幾何形狀和光照信號解耦：幾何形狀和運動通過沿用戶定義的相機軌跡投影的動態點雲來捕獲，而光照線索則由始終投影到相同幾何形狀的重新光照幀提供。這些明確的、細粒度的線索能夠有效地解耦，並指導高品質的光照。

為了解決缺乏配對的多視角和多光照視頻的問題，Light-X 引入了Light-Syn，這是一種基於退化和逆映射的流程，它利用自然場景下的單目視頻素材合成訓練對。此策略產生了一個涵蓋靜態、動態和 AI 生成場景的資料集，確保了訓練的穩健性。大量實驗表明，Light-X 在聯合相機光照控制方面優於基線方法，並且在文字和背景兩種條件下均優於以往的視訊重光照方法。

TwinFlow 利用自對抗流實現大型模型的一步生成框架，是一個能夠實現高品質單步和少步生成而不會造成管道臃腫的框架。

值得注意一般大型多模態模型為了取得了驚人的生成能力，代價十分高昂：因為推理效率低。標準的擴散模型和流動匹配模型通常需要50-100 次非特徵提取 (NFE)才能產生一幅影像。

AnyTalker，一個基於音訊的多人對話的開源視訊生成框架。它採用靈活的多流結構，既能擴展身份規模，又能確保身份之間的無縫互動。

Z Image Turbo 支持 ComfyUI，它採用 qwen_3_4b.safetensors 的 Text encoder 及 Flux 1 VAE 。

Z-Image 是一款功能強大且高效的影像生成模型，擁有60 億個參數。目前共有三個版本：

🚀 Z-Image-Turbo – Z-Image 的精簡版，僅需8 次函數評估 (NFE)，即可達到甚至超越領先競爭對手的性能。它在企業級 H800 GPU 上可實現⚡️亞秒級推理延遲⚡️，並能輕鬆適配16G 顯存的消費級設備。它在照片級圖像生成、雙語文字渲染（中英文）以及強大的指令執行能力方面表現卓越。

🧱 Z-Image-Base – 未經精簡的基礎模型。透過發布此版本，我們旨在充分釋放社群驅動的微調和自訂開發的潛力。

✍️ Z-Image-Edit – Z-Image 的一個衍生版本，專為影像編輯任務而最佳化。它支援創意圖像到圖像的生成，並具備強大的指令跟隨功能，允許根據自然語言提示進行精確編輯。

一套開源、多代理的「全能型影片處理框架」UniVA，目的是將影片理解、分割、剪輯與生成等功能統合成自動化且可擴展的工作流程。

主要創新與架構

• Plan-and-Act 雙代理架構：系統分成「規劃代理」與「執行代理」。規劃代理會解析用戶意圖，分解成結構化的多步影片處理任務；執行代理則利用模組化的工具伺服器（MCP-based servers）來完成分析、生成、剪輯、追蹤等步驟。​
• 分層記憶機制：建立了全球知識、任務上下文與用戶偏好三層記憶，確保長時段推理、上下文連續性及代理間溝通，有助於符合用戶風格或偏好的一致性影片製作。​
• 端到端全能影片工作流：支援任何條件（文字、圖片、影片等）進行生成 → 多輪剪輯 → 物件分割 → 合成等自由流程，而非單一模型侷限的功能。​
• 模組化擴展生態系：架構原生支援加入新工具與模型，方便根據需求進行功能擴充，提升系統柔性與持續性開發。