STIV STIV是一款由苹果公司开发的视频生成大模型，具有8.7亿参数，擅长文本到视频（T2V）及文本图像到视频（TI2V）任务。它通过联合图像-文本分类器自由引导（JIT-CFG）技术提升生成质量，并结合时空注意力机制、旋转位置编码（RoPE）及流匹配训练目标优化性能。STIV支持多种应用场景，包括视频预测、帧插值、长视频生成等，适用于娱乐、教育、广告及自动驾驶等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 57 点赞 0 评论 132 浏览
VPP VPP（Video Prediction Policy）是清华大学与星动纪元联合开发的AIGC机器人模型，基于视频扩散模型实现未来场景预测与动作生成。支持高频预测与跨机器人本体学习，显著降低对真实数据的依赖。在复杂任务中表现出色，适用于家庭、工业、医疗、教育等多个领域。其开源特性推动了具身智能机器人技术的发展。 AI项目与工具 2025年06月11日 61 点赞 0 评论 343 浏览
Vid2World Vid2World是由清华大学和重庆大学联合开发的创新框架，能够将全序列、非因果的被动视频扩散模型（VDM）转换为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。该模型基于视频扩散因果化和因果动作引导两大核心技术，解决了传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World支持高保真视频生成、动作条件化、自回归生成和因果推理，适用于机器人操作、游戏模拟等复杂环境，具有广泛的应用前景。 AI项目与工具 2025年06月11日 33 点赞 0 评论 499 浏览
