AI Art Weekly | AI 艺术周刊 #73

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作者：微信文章

欢迎大家踏入本期的《AI艺术周刊》。在这里，我们将一同探讨每周人工智能的最新进展，及其如何重新定义艺术创作的边界。无论你是 AI 艺术的狂热爱好者，还是对这一领域充满好奇的新手，我们都将为你带来灵感的火花和在实践中的深刻见解。让我们共同揭开 AI 艺术的神秘面纱，探索它的无限可能。* 每周我需要花费大约 8-12 小时来整理这些周刊内容。如果你喜欢我的工作，不妨在下方赠我一杯咖啡，可以令我保持思绪清晰与热情不减 🙏
🌟 本期要闻：

FLUX Kontext 开发版

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev

Black Forest Labs 已发布 FLUX.1 Kontext [开发版] 模型的权重。如果你之前错过了：Kontext 模型系列专注于文本驱动的图像编辑，能够保留图像结构，仅修改你描述的部分。相比 Pro 和 Ultra 版本，开发版最大的亮点是支持微调，并且可以与 LoRA 模型结合使用



注: FLUX Kontext 开发版示例AnimaX：用联合视频-姿态扩散模型赋予静物3D生命

https://anima-x.github.io/

AnimaX 利用基于文本提示的视频-姿态扩散模型，为绑定骨骼的 3D 角色赋予动态表现，实现自然生动的动画效果


注: AnimaX示例SeamGPT：自回归式曲面裁剪生成模型

https://victorcheung12.github.io/seamgpt

SeamGPT 可用于自动生成 UV 展平和零件拆解所需的裁剪缝线，实现高效精准的表面处理


注: SeamGPT 示例
Assembler：基于锚点扩散的可扩展 3D 部件组装模型

https://assembler3d.github.io/

Assembler 可根据部件网格和参考图像，高效还原完整的 3D 物体结构，支持大规模三维组件的智能拼装


注: Assembler 示例
BecomingLit：融合式神经光照下的可重光高斯头像

https://jonathsch.github.io/becominglit

BecomingLit 可通过单段视频生成高分辨率头像模型，支持自由重光与动画驱动，实现真实感强、灵活性高的个性化头像表达


注: BecomingLit 示例
XVerse：通过 DiT 调制实现多主体身份与语义属性的一致控制

https://bytedance.github.io/XVerse

XVerse 可生成高质量的多主体图像，并支持可编辑操作。它能够精确控制每个主体的姿态、风格与光照，同时有效减少属性混淆和图像伪影等问题


注: XVerse 示例
TAIR：融合文本感知的图像修复扩散模型

https://cvlab-kaist.github.io/TAIR

TAIR 能够在图像修复过程中精准保留图中文字内容，兼顾画面质量与文本清晰度，实现更智能的文字图像还原


注: TAIR 示例
Matrix-Game：交互式世界基础模型

https://matrix-game-homepage.github.io/

Matrix-Game 能在《Minecraft》（我的世界）中生成高质量的交互式游戏世界，为虚拟场景构建与游戏开发提供强大支持

注: Matrix-Game 示例OmniAvatar：基于音频驱动的高效全身虚拟人视频生成模型，支持自适应身体动画

https://omni-avatar.github.io/

OmniAvatar 可根据音频生成逼真的全身虚拟人视频，具备精准的唇动同步与自然的身体动作表现，并支持对情感状态和背景环境的精细控制

注: OmniAvatar 示例FairyGen：从儿童手绘角色生成故事化卡通视频

https://jayleejia.github.io/FairyGen/

FairyGen 可将孩子手绘的角色转化为风格保留、剧情驱动的卡通动画视频，让童真的创意焕发动人光彩

注: FairyGen 示例Hunyuan-GameCraft：融合多重历史条件的高动态交互式游戏视频生成模型

https://hunyuan-gamecraft.github.io/

Hunyuan-GameCraft 能将键盘与鼠标操作融合进统一视角下，生成高质量的交互式游戏视频，呈现更真实流畅的玩家体验过程

注: Hunyuan-GameCraft 示例SwapAnyHead：可控且富有表现力的一次性视频人脸替换模型

https://minimax-remover.github.io/

SwapAnyHead 可将静态图像中的人脸自然替换至视频中，同时保留原视频的身体姿态与背景环境，实现真实流畅的人脸置换效果

注: SwapAnyHead 示例SyncTalk++：基于高斯喷洒的高保真高效同步说话人头部生成模型

https://ziqiaopeng.github.io/synctalk++/

SyncTalk++ 能生成高质量的说话人头像视频，实现精确同步的唇动与面部表情。借助高斯喷洒技术，模型在保持人物身份一致性的同时，最高可实现每秒 101 帧的流畅渲染

注: SyncTalk++ 示例Sonic4D：面向沉浸式 4D 场景探索的空间音频生成模型

https://x-drunker.github.io/Sonic4D-project-page

Sonic4D 可通过单目视频追踪声音来源，为 4D 场景生成逼真的空间音效，增强视觉与听觉的沉浸体验场景

注: Sonic4D 示例如果你也对 Midjourney 或艺术设计感兴趣，那么欢迎加入我们的社群！在这里，我们可以一起探讨有趣的设计话题，共同探索 Midjourney 所带来的无限可能性！


▲ 好了，以上这些就是本节的全部内容了 ～ 如果，你也对 AI 绘画感兴趣，不妨记得关注我！我们下期见！！

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