-Zho-@ZHO_ZHO_ZHOAI 评分3131

ZHO 转发日本创作者 @takenoko_vr 的观点并称同感。原推文表示曾期待 AI 成为创作入口，让更多人尝试自己画插画、作曲、建模，但现实是多数人止步于 AI 生成，且多数人对生成结果没有违和感，作者称这令人绝望。

BLARM：通过混合潜在刚性运动基元从视频驱动 3D 物体动画

论文提出 BLARM，一种前馈方法，输入单目视频和静态物体网格，即可预测运动跟随视频的时序连贯动画网格。方法用少量随时间变化的刚性运动分量和顶点到分量的蒙皮权重表示动画，无需骨骼、cage、蒙皮权重或绑定标注，通过分解时空注意力将几何形变潜变量条件于视频特征，并以轨迹重建、熵正则和运动感知对比学习训练，生成准确且时序稳定的动画。

Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash

Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型。

信息驱动的成像系统设计：Berkeley 提出基于互信息的成像评估框架

Berkeley AI Research 提出一种直接评估和优化成像系统信息量的框架，通过互信息量化测量对物体的区分能力，统一了分辨率、噪声、采样等传统指标。该方法仅从测量数据和已知噪声模型估计信息量，在彩色摄影、射电天文、无透镜成像和显微镜四个领域验证，信息估计能预测解码器性能，优化后的设计达到端到端方法水平，且内存和计算需求更低、无需任务专用解码器。