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为了打破多镜头长视频面临的高延迟、零交互困境，香港中文大学与快手可灵团队联合提出了首个实时流式多镜头长视频生成框架 ——ShotStream。该研究打破了传统双向架构的限制，将多镜头合成定义为基于历史上下文的下一镜头生成任务，用户可以通过动态流式提示词在运行时动态指导叙事走向！更令人振奋的是
如今，CameraSquad 的出现，让这种多视角一致的视频生成与 3D 世界状态构建成为现实。近日，中国科学院大学高林研究员团队联合卡迪夫大学、香港科技大学和快手可灵团队，提出了一种面向多轨迹并行生成的相机可控视频生成方法 CameraSquad [1]，相关论文已被 ACM SIGGRAPH 2026 录用。
怎么让VGM学会按规则推理？过去主要有两条路。两条路，一个不动模型，一个只写文字，都没真正解决“执行”问题。为此，城大×快手可灵提出了第三条路：VLM-as-Teacher。
一段几十秒的音视频，上万Token，一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费，比想象中更严重。
近期，大连理工与快手可灵团队推出了 MultiShotMaster—— 一个高度可控的多镜头视频生成框架，该论文向研究社区展示了即使在 1B 左右的小参数量级模型上，也可以实现导演级的镜头调度和连贯叙事，且支持多图参考、主体运动控制。
《晚点 LatePost》独家获悉，快手旗下视频生成大模型可灵 AI 的月活跃用户（MAU）在今年 1 月突破 1200 万。
你是否曾被AI视频生成的不连贯性所困扰？
不仅能“听懂”物体的颜色纹理，还能“理解”深度图、人体姿态、运动轨迹……
ChatGPT发布三周年，OpenAI没发布，各大AI玩家倒纷纷整出大活。
今天，来自快手可灵团队和香港城市大学的研究者们，正在尝试打破这一界限。他们提出了一个全新的任务范式——「视频作为答案」，并发布了相应模型VANS。而这项工作则开创性地提出了Video-Next Event Prediction任务，要求模型直接生成一段动态视频作为回答。