




> 导语：今日AI界风起云涌，xAI携“最强”Grok-4高调入场，挑战行业现有格局；阿里巴巴则在多模态领域再下一城，开源ThinkSound模型，让AI为视频自动配音成为现实。与此同时，vivo与微软分别在端侧和轻量化模型上取得新突破，预示着AI将更深入地融入个人设备。而英伟达针对中国市场的新芯片计划，则为这场全球技术竞赛增添了更多看点。

## 马斯克“最贵最强”Grok-4登场 AI智能迈入新纪元

马斯克旗下xAI公司正式发布其最新旗舰AI模型Grok-4，号称在各项基准测试中，尤其是在数学、逻辑推理及代码生成能力上，全面超越了现有顶尖模型，展现出惊人的“博士级”水平。此次更新不仅推出了通用版Grok-4，还有一个为开发者量身打造的Grok-4 Code版本。Grok-4继承了X平台的实时信息整合优势，但其高昂的订阅费用也引发了市场的广泛讨论。目前，这款备受瞩目的AI已通过API向部分开发者开放，并在X平台的Premium+订阅中提供体验。

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## vivo亮剑端侧AI 新模型让手机更懂屏幕

vivo AI实验室发布了其最新的端侧多模态模型BlueLM-2.5-3B。该模型以其仅2.9B的参数量，在保持轻量化的同时，极大地提升了AI对图形用户界面（GUI）的理解能力。通过独特的长短思考模式切换与思考预算控制机制，BlueLM-2.5-3B在多项评测中展现了超越同类产品的性能，尤其在中文GUI理解方面优势明显，为未来AI在手机等智能设备上的普及应用铺平了道路。

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## 阿里开源ThinkSound 一键为视频配上“灵魂之声”

阿里巴巴通义实验室为影视和游戏创作领域带来一项革命性工具——开源音频生成模型ThinkSound。该模型能够根据视频画面、文字描述甚至其他音频，智能生成与之匹配的高保真、同步音效。ThinkSound的发布极大地降低了专业音效的创作门槛，让AI为视频内容注入“声音的灵魂”，进一步推动了多模态AI技术的发展与应用。

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## 微软“迷你战神”Phi-4-mini登场 笔记本也能跑顶尖AI

微软开源了一款名为Phi-4-mini-flash-reasoning的轻量化新模型。该模型基于自研的SambaY架构，实现了惊人的效率提升，推理速度提高了10倍，延迟降低2-3倍。它尤其擅长高级数学推理和长文本生成，并且能够在单个GPU上高效运行，非常适合在笔记本电脑等边缘设备上部署。在长上下文检索任务中，其准确率高达78.13%，展示了“小模型”的巨大潜力。

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## 英伟达“特供”中国市场 新款AI芯片呼之欲出

据报道，英伟达正计划推出一款专为中国市场设计的新型AI芯片。这款芯片将基于其最新的Blackwell处理器架构进行修改，旨在确保其产品在遵守相关出口规定的前提下，能够继续服务中国客户。这一举动被视为英伟达在当前全球贸易环境下，为维系其在中国市场的重要地位而采取的关键策略。

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每日AI资讯0711：Grok-4震撼发布，AI音视频与端侧模型迎变革

> 近日，浙江大学与 vivo 联合宣布，正式开源一项突破性的视频虚拟试穿框架——**MagicTryOn**。 该框架基于先进的 **Wan 2.1 技术**，能够实现**高质量、逼真且高度一致的视频虚拟试穿效果**。 MagicTryOn 的开源，有望彻底改变在线服装零售、虚拟时尚体验以及数字内容创作等领域，为消费者带来前所未有的沉浸式试穿体验。


在电商和数字时尚日益发展的今天，虚拟试穿技术正成为连接消费者与商品的桥梁。 传统的虚拟试穿多局限于静态图片，难以真实反映服装在动态人体上的效果。 如今，这一局限正被一项革命性技术打破。 MagicTryOn 的出现，标志着虚拟试穿从静态图像迈向动态视频的新纪元，有望为消费者带来更真实、更沉浸的购物体验。

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### MagicTryOn 突破性视频试穿体验

MagicTryOn 的核心优势在于其能够实现**高质量的视频虚拟试穿**。 与传统的图片试穿不同，它能处理人物在视频中的复杂动作和姿态变化，并确保服装在这些动态下的真实呈现。

#### 1. 真实且一致的试穿效果

MagicTryOn 能够将目标服装**无缝地“穿到”视频中人物的身上**，并**保持服装纹理、光影和褶皱的自然变化**，极大地提升了试穿的真实感。 即使人物在视频中移动、旋转或摆出复杂姿势，服装也能保持高度一致性和逻辑性，如同真实穿着一般。

#### 2. 基于 Wan 2.1 的强大支撑

该框架的核心技术是基于 **Wan 2.1**，这是一种在处理弱对齐数据方面表现卓越的网络架构。 Wan 2.1 能够有效地解决视频中人体姿态和服装之间复杂对应关系的问题，即使在没有精确人体骨架或服装裁剪信息的情况下，也能实现高质量的虚拟试穿。

#### 3. 处理复杂人物姿态与服装变形

MagicTryOn 的另一大亮点是其处理**复杂人物姿态和服装变形**的能力。 无论是手臂的抬起、身体的扭动，还是裙摆的飘动，该框架都能准确地模拟服装的物理效果，让试穿结果更具说服力。

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### 技术细节与创新点

MagicTryOn 的卓越性能源于其多方面的技术创新

#### 1. 细粒度特征编码与融合

该框架采用了先进的**细粒度特征编码技术**，能够捕捉服装和人体的微小细节。 通过巧妙的特征融合机制，确保了服装能够精准地适应人体的轮廓和动作。

#### 2. 时序一致性保持

为解决视频虚拟试穿中常见的**帧间闪烁和不连贯**问题，MagicTryOn 设计了独特的时序一致性保持策略，确保了视频中服装的流畅和自然变化。

#### 3. 开放性与可扩展性

作为一个开源框架，MagicTryOn 不仅提供了核心代码，还为开发者提供了**丰富的接口和灵活的配置选项**，便于二次开发和集成到不同的应用场景中。

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### 应用前景 颠覆零售与娱乐

MagicTryOn 的开源，将对多个行业产生深远影响

*   **在线服装零售** 消费者可以在线“试穿”服装，大大降低退货率，提升购物体验。
*   **虚拟时尚与元宇宙** 为元宇宙中的虚拟形象提供更真实的服装穿搭体验。
*   **数字内容创作** 电影、游戏、广告等行业可用于快速生成虚拟人物的服装动画。
*   **个性化定制** 帮助用户预览定制服装效果。

浙大与 vivo 的合作，不仅展现了学术界与产业界的紧密结合，更通过开源的方式，推动了虚拟试穿技术乃至整个 AI 视觉领域的发展，为未来数字生活描绘了更丰富的图景。




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