

> 针对 AI 视频生成中常见的“角色崩坏”与“环境闪烁”痛点，字节跳动联合南洋理工大学推出了 StoryMem 系统。该方案通过模拟人类记忆机制，构建混合记忆库，成功实现了跨场景的长视频内容一致性，且训练成本极低。

## 记忆引擎 混合记忆库锁定视觉核心

在 Sora、Kling 等现有模型中，随着视频时长的增加，多镜头叙事往往会导致角色长相突变或背景细节丢失。StoryMem 的核心突破在于引入了独特的“混合记忆库”（Hybrid Memory Bank）设计。

系统摒弃了将所有历史帧强行塞入模型的低效做法，转而采用双重过滤器机制：首先通过语义分析挑选出最具代表性的视觉核心帧，随后利用质量检测剔除模糊图像。这种选择性记忆策略，既保留了关键叙事线索，又避免了计算成本的指数级增长，从根本上保证了角色形象在不同场景间的稳定性。

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 <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 算法创新 负时间索引重塑时空逻辑

StoryMem 的另一大创新是引入了 RoPE（旋转位置嵌入）技术，并创造性地赋予记忆帧“负时间索引”。这一操作引导 AI 模型将参考帧识别为“已经发生的过去”，从而在生成新场景时，能够基于“记忆”进行连贯推演，而非凭空捏造。

该系统基于阿里巴巴开源的 Wan2.2-I2V 模型构建，在140亿参数的基础模型上仅增加了约7亿参数的 LoRa 权重，展现了极高的训练效率。在 ST-Bench 基准测试中，StoryMem 的跨场景一致性提升了28.7%，在美学得分与用户偏好上全面超越了 HoloCine 等竞品。目前，该项目已在 Hugging Face 开放权重，为开发者探索长视频叙事提供了强有力的工具。

字节跳动发布 StoryMem：引入记忆机制 解决 AI 视频角色走样难题


> 今日AI圈迎来多维度爆发，视频生成领域战况升级，Runway与国产PixVerse竞相推出“导演级”更新，力求在叙事与画质上实现突破；模型层面，谷歌Gemini 3、DeepSeek V3.2与Liquid AI的新动作显示出从端侧到云端的全面内卷；英伟达则在自动驾驶与Agent调度上展现硬核实力，而OpenAI正探索“技术入股”的新商业模式。


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## Runway Gen-4.5盲测夺冠 120人团队硬刚科技巨头

Runway再次证明了小团队的惊人爆发力。其最新发布的Gen-4.5视频生成模型，凭借自研的时空混合Transformer架构，在第三方盲测中一举超越了谷歌Veo3和OpenAI Sora2Pro。这一战绩不仅是技术上的胜利，更打破了“大厂垄断”的迷信，展示了专注研究与快速迭代的巨大价值。

新模型在视觉准确性与创意控制力上实现了显著飞跃。创作者现在仅需简短的文本提示，即可生成高清、场景复杂且角色生动的动态视频。基于Nvidia GPU的深度优化，Gen-4.5在处理光影变化和物体物理运动时显得尤为细腻，标志着AI视频生成正从“尝鲜”走向“专业创作”的深水区。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 国产爱诗科技PixVerse V5.5 开启AI视频多镜头叙事时代

国内AI视频领域同样传来捷报。爱诗科技发布的PixVerse V5.5（拍我AI V5.5）被业界视为国内首个落地“导演级”能力的多镜头叙事视频大模型。基于自研的MVL架构，该模型彻底改变了以往AI视频“单镜头拼凑”的尴尬局面。

此次更新的核心亮点在于“多镜头+音画同步一键直出”。用户输入一句话，模型不仅能生成画面，还能自动完成脚本编写、分镜设计以及音效匹配。特别是其智能多镜头切换功能，支持在5至10秒内自然过渡远、中、近景，运镜流畅度大幅提升，让普通用户也能轻松制作出具有完整叙事逻辑的短片。

## 谷歌搜索大变革 Gemini 3携手Nano Banana Pro登陆全球

谷歌在搜索与多模态领域的反击势头迅猛。原生多模态大模型Gemini 3正式登场，涵盖Pro和Ultra版本，目前已向全球近120个国家地区的订阅用户开放。这不仅是一次模型升级，更是谷歌搜索体验的一次AI革命。

与此同时，谷歌还推出了专注于图像处理的Nano Banana Pro模型。该模型主打高分辨率输出与专业级控制，旨在满足设计与创意领域的精细化需求。这一系列动作表明，谷歌正加速将顶尖AI能力整合进其庞大的生态系统，试图在多模态竞争中重新确立领军地位。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 深度求索DeepSeek-V3.2发布 性能比肩顶尖闭源模型

中国AI公司深度求索（DeepSeek）继续在开源领域刷新纪录。新发布的DeepSeek-V3.2系列模型引入了创新的稀疏注意力机制，这一架构上的优化直接击中了当前大模型应用的最大痛点——成本。

在大幅降低长文本处理计算成本的同时，V3.2版本的性能并未缩水，反而增强了Agent（智能体）的执行能力。官方数据显示，其综合能力已具备与GPT-5和Gemini 3.0 Pro等国际顶级闭源模型同台竞技的实力，为开发者提供了极具性价比的高性能替代方案。

## 英伟达自动驾驶新突破 让汽车拥有人类常识

英伟达在NeurIPS 2025上扔下了一枚重磅炸弹：L4级自动驾驶推理模型Alpamayo-R1。不同于传统的规则驱动或单一感知模型，Alpamayo-R1基于Cosmos-Reason系列，采用视觉、语言、动作三模态端到端统一架构。

该模型最大的特点是让车辆学会了“先思考，再行动”。它能够同步处理摄像头画面、激光雷达点云数据以及文本指令，通过多模态融合理解复杂的交通场景。这种具备“人类常识”的决策能力，有望解决自动驾驶在极端或长尾场景下的失效问题，让车辆的驾驶行为更加拟人和安全。

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<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Liquid AI推出LFM2 让端侧小模型拥有云端战力

MIT创企Liquid AI正在重塑“小模型”的定义。其发布的第二代设备端基础模型LFM2，采用了创新的“liquid”架构。这一架构在训练和推理效率上表现惊人，使得仅有350M、700M和1.2B参数的小模型，也能展现出媲美云端大模型的性能。LFM2的出现，为手机、IoT设备等边缘计算场景的智能化提供了强有力的技术支撑。

## NVIDIA发布Orchestrator-8B 打造AI系统的智能大脑

为了解决AI系统依赖单一模型可能产生的决策偏差，英伟达推出了一种名为ToolOrchestra的新方法。该方法的核心是一个基于强化学习训练的小型语言模型——Orchestrator-8B。

这个8B参数的模型就像AI系统的“指挥官”或“大脑”，能够智能地评估任务需求，从工具库中选择并组合最合适的工具或子模型来执行任务。这种灵活的调度机制，显著提升了复杂任务的处理效率和准确性。

## OpenAI开启技术换股权模式 联手Thrive Holdings布局商业闭环

OpenAI正在探索一种全新的商业合作范式。在与Thrive Holdings的最新交易中，OpenAI并未直接支付现金，而是通过提供技术资源和开放接口来换取对方的股权及投资收益。双方将聚焦于会计与IT服务领域的AI闭环改造，这表明OpenAI正试图将自身的底层技术优势转化为更深度的行业绑定，锁定长期商业价值。

## 自然语言编程成风潮 灵光App两周涌现330万应用

通用AI助手“灵光”App上线仅两周，便交出了一份惊人的成绩单：用户创建了超过330万个“闪应用”。这一现象级的数据揭示了大众对于AI工具的极度渴求。用户通过简单的自然语言描述，就能快速构建出满足互动娱乐、日常工具等碎片化需求的应用，预示着“人人都是开发者”的时代正在加速到来。

每日AI资讯1202：视频模型全面进化，英伟达谷歌OpenAI硬核混战

> 近日，字节跳动重磅发布了其最新视频生成模型 **Seedance 1.0**。 该模型带来了文本到视频、图像到视频双模态生成、流畅运动表现以及最引人瞩目的**原生支持多镜头叙事**等三大核心能力，预示着 AI 视频生成技术正迈向更高级、更智能的叙事创作阶段。



在人工智能内容创作领域，视频生成技术一直被视为最具挑战性也最富潜力的方向之一。 近日，互联网巨头字节跳动正式推出了其自研的先进视频生成模型——**Seedance 1.0**，这一发布不仅展示了字节在 AIGC (人工智能生成内容) 领域的深厚积累，更以其独特的**多镜头叙事能力**，为未来的视频创作带来了无限可能。

<video src="https://static.downly.cn/images/170a46ad27996c4209671b8b577eb95c.mp4"  title="30448618646-1-16.mp4"></video>

Seedance 1.0 的发布，无疑将进一步加速 AI 视频生成从“单镜头片段”走向“完整故事”的进程。
[即梦体验地址](https://jimeng.jianying.com/ai-tool/video/generate),目前可以生成5s，10s两种类型，仅会员可用
![iShot_2025-06-12_10.10.06.png](https://static.downly.cn/images/5decf22742093b09cff60041fdd894ab.png)

### Seedance 1.0 三大核心能力揭秘

Seedance 1.0 凭借其在技术上的创新突破，带来了令人印象深刻的三大核心能力，使其在当前 AI 视频生成模型中独树一帜

#### 1. 支持文本到视频和图像到视频双模态生成

Seedance 1.0 提供了灵活的输入方式，满足了不同用户的创作需求

*   **文本到视频 (text-to-video)** 用户只需输入一段描述性文本，Seedance 1.0 就能根据文本内容自动生成对应的视频片段。 这极大地降低了视频创作的门槛，让文字创作者也能轻松实现视觉化表达。
*   **图像到视频 (image-to-video)** 用户也可以提供一张静态图片作为起点，Seedance 1.0 将基于该图片生成动态的视频内容，为静态图像注入生命力。

这种双模态输入的支持，为用户提供了更加丰富多样的创作起点和可能性。

#### 2. 实现大幅度流畅运动生成和高精度提示词遵循

在 AI 视频生成中，运动的流畅性和对提示词的准确遵循是衡量模型质量的重要指标。 Seedance 1.0 在这两方面均有显著提升

*   **流畅运动生成** 模型能够生成更自然、更连贯的运动轨迹和画面过渡，避免了传统 AI 视频常见的卡顿、跳帧等问题，使得生成视频的观感更加舒适。
*   **提示词遵循精度显著提升** Seedance 1.0 对用户输入文本提示词的理解和执行能力更强，能更精确地将用户的意图转化为视频内容，减少了生成结果与预期不符的情况。

这意味着用户可以更精准地控制视频的风格、内容和动作细节。

#### 3. 原生支持多镜头叙事视频生成

这无疑是 Seedance 1.0 最具突破性的亮点。 传统的 AI 视频生成多为单个场景或单镜头片段，而 Seedance 1.0 则能够

*   **自动创建包含连贯转场的完整故事片段** 用户可以描述一个故事情节，Seedance 1.0 不仅能生成单个场景的视频，还能自动识别并生成多个镜头，并通过流畅的转场将它们无缝连接起来，形成一个有情节、有逻辑的叙事性视频。



这一能力对于短视频、广告、动画预演等领域具有革命性意义，它让 AI 不再仅仅是“片段生成器”，而是成为了一个“故事讲述者”。

### Seedance 1.0 模型表现突出

除了功能上的创新，Seedance 1.0 在实际性能表现上也达到了行业领先水平。 在其内部基准测试 **SeedVideoBench-1.0** 以及第三方评测平台 **Artificial Analysis** 上，Seedance 1.0 都展现出卓越的综合实力。

#### SeedVideoBench-1.0 多维度评测

在与行业其他主流视频生成模型的对比中，Seedance 1.0 在多个核心维度表现出色

*   **指令遵循** 对用户文本提示词的理解和执行能力更强，生成内容与指令的匹配度更高。
*   **运动质量** 视频中对象的运动、场景的切换以及整体的动态效果更加流畅、自然，视觉体验极佳。
*   **美学表现** 生成视频的画面质量、色彩搭配、构图等视觉元素更具美感，达到更高的艺术水准。

这些优异的表现，使得 Seedance 1.0 在生成高质量、高准确度的视频内容方面具备强大优势。

![image.png](https://static.downly.cn/images/bb84622c6127c47fe12f7415a55d401e.png)

### Seedance 1.0 的应用前景与行业影响

Seedance 1.0 的发布，无疑将对多个行业产生深远影响

*   **内容创作** 极大地赋能内容创作者，无论是短视频达人、独立电影制作人，还是广告公司，都能以更低的成本和更高的效率创作出高质量、有故事性的视频内容。
*   **营销与广告** 品牌可以快速生成定制化的营销视频，针对不同受众进行精准投放，提升广告效果。
*   **教育与培训** 制作生动形象的教学视频将变得更加简单，提升学习体验。
*   **虚拟现实与元宇宙** 为构建更加沉浸式、动态的虚拟世界提供了强大的视频生成能力。



字节跳动凭借其在短视频领域的深厚积累和算法优势，进军 AI 视频生成，无疑将加速这一领域的竞争与创新。 Seedance 1.0 的出现，标志着 AI 视频生成技术正从简单的视觉呈现迈向复杂的智能叙事，未来，我们或许能看到更多由 AI 驱动的精彩故事呈现在屏幕上。


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