

> 4.39亿美元巨额融资砸向成立仅三年的PixVerse，这不仅是传统VC对加密AI项目的降维抽资，更是资本在Sora与可灵夹击下，重注实时视频交互护城河的关键筹码。

## 脱颖而出的独角兽 月活千万背后的真实杠杆

在AI估值普遍回调的2026年，新加坡初创企业PixVerse（爱诗科技）完成的这笔4.39亿美元C轮扩展融资显得格外刺眼。这不仅让其总估值一举突破20亿美元，更标志着AI视频生成赛道已经度过了早期的PPT炒作阶段，进入了靠真实商业化数据拼刺刀的下半场。

底牌揭秘　支撑这笔巨额融资的，不是虚无缥缈的AGI宏图，而是1500万的月活跃用户（MAU）和累计生成的超过21亿支视频。在这个被OpenAI Sora、快手可灵以及字节即梦重重包围的死亡赛道里，PixVerse创始人王长虎（前字节跳动视觉技术负责人）凭借其对C端产品极度敏锐的嗅觉，生生撕开了一道口子。其自研的R1实时视频生成模型，将视频生成的响应时间压缩到了惊人的短时，彻底改变了用户的留存逻辑。

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## 资本的算盘 抛弃加密叙事回归商业本质

这笔投资背后，隐藏着全球资本风向的急剧转向。过去几年，大量热钱被那些披着AI外衣的加密区块链项目（Crypto-AI）所吸纳，但迟迟无法落地实际的消费级应用。

投资逻辑　真金白银只投向“有真实造血能力”的中心化业务。
PixVerse与代币、去中心化毫无瓜葛，它走的是最传统的股权融资路线。顶级风投们之所以愿意砸下重金，是因为看到了其在企业端客户中展现出的成本替代效应——帮助企业将传统视频制作成本降低68%，效率提升57%。在流量红利见顶的今天，谁能帮金主省下真金白银的营销预算，谁就能获得最高的估值溢价。这是对那些沉迷于发币割韭菜的伪AI项目的降维打击。

## 巨头夹击下的错位竞争 互动内容新范式

面对拥有无限算力与庞大生态的科技巨头，PixVerse的破局之道在于“错位竞争”。大厂们正在疯狂卷离线视频的生成时长与物理真实度，试图做“高精度的影视素材库”。而PixVerse则将重兵押注在实时交互（Real-time Interaction）上。

战略护城河　从“视频生成工具”向“实时世界模型”演进。
当用户的自然语言输入能够在毫秒级内改变视频画面的走向时，这已经不再是单纯的内容生成，而是在构建下一代互动娱乐的基础设施。这种流式输出的互动范式，精准切中了游戏、虚拟陪伴与沉浸式广告的痛点，建立起了一道连Sora都难以轻易逾越的场景壁垒。

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## 赛局推演 谁将吞噬传统视觉工业的利润

手握近30亿人民币的弹药后，PixVerse接下来的动作将决定整个AI视觉生态的走向。他们不仅要在北美与亚洲扩大企业级市场的市占率，更要填平高昂的GPU推理算力成本。

务实预测　AI视频赛道正在迎来残酷的洗牌期。底层模型能力将迅速同质化，真正的决胜点在于“工作流嵌入”。未来一年，中长尾的传统广告摄制团队、外包特效工作室将面临系统性的失业潮。而像PixVerse这样同时掌握了底层模型与前端交互界面的玩家，将逐步吞噬掉原本属于传统视觉工业链条上的丰厚利润，成为新时代的数字内容分发寡头。

PixVerse估值破20亿美元 AI视频赛道的资本阳谋与算力壁垒




> 导语 今日的AI领域精彩纷呈，从能够自主思考并执行复杂任务的ChatGPT Agent，到实时转换视频流的扩散模型MirageLSD，再到专为能源领域打造的朗新九功大模型，AI技术正以前所未有的速度渗透到各行各业。此外，Mistral AI与谷歌Veo3的更新也分别在聊天机器人和视频生成领域展现了新的可能性，共同描绘了一幅AI技术加速改变世界的画卷。

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## OpenAI重磅出击 ChatGPT Agent将“思考”化为“行动”

OpenAI最新发布的ChatGPT Agent，标志着AI技术从被动的对话助手向能够主动执行复杂任务的智能体实现了重要跨越。这款Agent能够像人类一样，通过虚拟浏览器、代码终端和API接口进行网页浏览、在线购物、执行代码乃至制作PPT。用户仅需下达一次指令，Agent便能自主规划并完成一系列复杂步骤，极大地提升了工作效率。在多项基准测试中，ChatGPT Agent的性能已超越现有模型。OpenAI在强调其强大功能的同时，也注重安全性设计，确保用户拥有最终控制权。目前，该功能已向部分订阅用户开放，并计划逐步推广，它被视为通往更强大通用人工智能的关键基石。

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## 朗新科技发布AI能源大模型 电力交易迈入智能时代

朗新科技集团在第三届链博会上正式推出了其自主研发的“朗新九功AI能源大模型”。该模型创新性地结合了千亿级规模、预测准确率超过90%的“时序预测”引擎与具备动态数据融合、秒级响应能力的“AI智能体”引擎。目前，这一先进技术已在广东、山东、浙江等地的电力现货市场得到广泛应用。它的核心目标是显著提升电力交易的智能化水平和决策效率，为复杂的能源管理提供科学依据，有力推动电力市场的技术革创新发展。

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## 直播革命 MirageLSD模型实现实时视频场景变换

全球首个直播流扩散模型MirageLSD震撼发布，它凭借低于40毫秒的超低延迟，能够实时将任何视频流无缝转换为用户指定的场景。无论是改变直播背景、重塑游戏画面，还是实现虚拟换装，用户都能轻松操作。该技术甚至支持在30分钟内快速开发一款新游戏，为直播、游戏制作、动画创作等领域带来了颠覆性的变革，开启了实时内容创作的无限可能。

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## Mistral AI Le Chat全面升级 语音交互与高级图像编辑成亮点

Mistral AI旗下的聊天机器人Le Chat迎来重磅更新，新增了五大核心功能，包括深度研究模式、语音输入、通过文本指令编辑图像以及项目管理工具。新版本整合了Voxtral和Magistral等先进模型，旨在全方位提升用户体验。此次更新使得Le Chat在信息整合、语音交互、图像处理和团队协作方面变得更加强大和高效，现已全面向用户开放，展现了其在多模态交互领域的雄心。

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## 谷歌开放旗舰视频模型Veo3 高成本下的专业级创作方案

谷歌现已通过Gemini API向开发者开放其顶级的视频生成模型Veo3。开发者可以通过简单的文本提示，即可创建高分辨率的视频，并能同步生成匹配的音频。尽管使用成本相对较高，但Veo3为视频制作、动画设计等专业领域提供了一个前所未有的高效解决方案。目前，已有Cartwheel和Volley等公司率先采用该模型，成功将其应用于2D动画到3D动画的转换以及游戏过场动画的制作中，展示了其巨大的商业应用潜力。

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每日AI资讯0718：自主智能体与实时视频生成引领AI新浪潮


> 今日的AI界风起云涌，从微软与OpenAI的AGI定义之争，到Meta在实时视频生成和语音技术领域的双重布局，再到Kimi K2、IndexTTS2等国产大模型的惊艳表现，无不预示着AI技术的边界正在被以前所未有的速度拓宽。与此同时，关于AI产品形态的深刻反思和面向AI开发者的实用工具也相继涌现，共同勾勒出人工智能产业蓬勃发展的全景图。

## 告别对话框 AI产品的未来在于无缝融入工作流

当前，以ChatGPT为代表的聊天式AI交互界面虽然普及，但其本质上是一种低效且隔离的解决方案。未来的AI产品应当超越简单的“聊天框”，向“混合式工作空间”演进。这意味着AI能力需要被无缝地嵌入用户已有的工作软件和流程中，如在文档、表格或设计工具内直接提供智能支持，而非强制用户切换到另一个应用进行问答。这种设计理念旨在让AI成为用户工作流程中的“协作者”，而非仅仅是一个外部工具，从而实现真正意义上的智能增强和效率提升。

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## 千亿美金的定义之争 OpenAI与微软的AGI暗战

通用人工智能（AGI）的定义正成为科技巨头争夺的焦点。微软曾将其定义为能够创造千亿美元利润的自主系统，而OpenAI则认为AGI是能在多数有经济价值的工作上超越人类的高度自主系统。这场定义权的争夺，背后牵动着巨大的商业利益和未来话语权。谁能主导AGI的定义，谁就能在吸引投资、驱动估值和影响政策方面占据先机。这一现象凸显了在“技术封建主义”时代，定义权本身有时比技术实现更为关键。
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## Perplexity CEO盛赞Kimi K2模型 或将基于其进行二次开发

国产大模型再获国际认可。美国AI搜索公司Perplexity的CEO对“月之暗面”新发布的万亿参数开源模型Kimi K2给予了高度评价。他特别指出，该模型在代码生成和智能代理任务上展现出的卓越性能令人印象深刻。Perplexity公司正计划基于Kimi K2模型进行后续的深入训练和开发，这预示着国产开源大模型在全球范围内的影响力正持续扩大。

## 配音界迎来革命 IndexTTS2模型实现零样本情绪克隆

一款名为IndexTTS2的文本转语音（TTS）大模型即将为配音行业带来颠覆性变革。该模型号称能达到“影视级”效果，其核心亮点在于实现了全球首创的零样本情绪克隆。用户只需提供一小段音频样本，即可克隆出说话人的音色，并能根据文本内容精准控制情绪表达。此外，模型支持完全本地化部署和权重开放，并能精确控制音频时长，完美适配影视配音、游戏角色、有声书制作等专业场景。

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## Meta发布StreamDiT 单GPU实时生成高清视频，重塑视频创作

Meta公司与加州大学伯克利分校联手发布了革命性的实时视频生成模型StreamDiT。该模型仅需单个GPU，就能以每秒16帧的速度实时生成512p分辨率的高质量视频，并支持实时编辑，例如将视频中的猪无缝替换为猫。这一突破性的技术凭借其定制化架构和高效的流式扩散技术，显著超越了现有的视频生成方法，为实时交互式视频内容的创作和直播应用开启了无限可能。

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## Meta再出手 收购AI语音初创公司Play AI强化语音技术

为了进一步巩固在智能语音领域的领先地位，Meta公司近日宣布收购了专注于AI人声生成的初创企业Play AI。Play AI的团队及其先进技术将被整合进Meta，旨在全面提升Meta在AI角色对话、Meta AI助手、智能可穿戴设备以及音频内容创作工具等方面的产品体验。此次收购是Meta在AI语音技术领域的重要布局，意在打造更自然、更具表现力的人机交互体验。

## vibe-kanban发布 为AI编程代理提供任务协调新工具

一个名为vibe-kanban的开源项目近日发布，它是一个专为AI编程代理设计的任务协调看板工具。在日益复杂的AI辅助软件开发流程中，该工具可以帮助开发者或多个AI代理更清晰地规划、分配和追踪任务。vibe-kanban支持并行或顺序处理任务流，优化了从任务规划到代码审查的整个环节，旨在提升多代理协作开发的效率和条理性。

## 视频换脸技术新突破 CanonSwap论文发布，代码即将开源

一项名为CanonSwap的创新视频换脸技术近日公布了其详细的技术论文和研究报告，引发了广泛关注。该技术在保留面部表情和光照一致性方面取得了显著进步，使得换脸效果更加逼真自然。CanonSwap的源代码也即将向社区公开，这一举措将极大地推动视频换脸技术在内容创作、影视后期和虚拟人等领域的应用与发展。
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每日AI资讯0714：Meta秀出实时视频黑科技，AGI定义权引巨头暗战

> 今天的AI前沿资讯。从Adobe的实时视频生成，到NVIDIA的光影魔法，再到Hugging Face的亲民微调教程，今天的科技界可谓是精彩纷呈。无论是专业开发者还是普通爱好者，都能在今天的快讯中找到属于自己的惊喜。让我们一起来看看都有哪些不容错过的亮点吧！

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## Adobe亮剑视频生成！Self Forcing模型实现4090显卡实时出片，人人都是特效师

> Adobe最新发布的Self Forcing模型，标志着实时视频生成技术的新突破。该模型基于Wang 2.1架构，实现了在单张RTX 4090消费级显卡上的流畅运行，并已开放线上试用，让更多创作者能够亲身体验其强大的功能。

### Self Forcing 核心技术解析

Adobe推出的Self Forcing模型，其技术核心是建立在先进的Wang 2.1架构之上。这一架构专为流式视频生成进行了优化，意味着模型能够一边接收输入指令，一边连续不断地生成视频帧，从而达到“实时”的效果。这与传统模型需要等待完整指令后才能开始渲染的方式截然不同，为即时互动和直播等场景提供了可能。

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### 硬件亲民化的重要一步

以往，高质量的AI视频生成往往需要庞大的计算资源，通常是数据中心级别的服务器集群。而Self Forcing模型最大的亮点之一，就是它对硬件的优化。官方宣称，该模型可以在单张NVIDIA RTX 4090显卡上高效运行。这使得拥有高端PC的个人开发者、设计师和内容创作者，也能够接触并使用前沿的AI视频生成技术，极大地降低了技术门槛。

### 在线试用与未来展望

为了让更多用户感受Self Forcing的魅力，Adobe已经提供了在线试用入口。用户可以通过官方渠道访问并体验这一模型的实时生成能力。这一举措不仅展示了Adobe对自身技术的信心，也预示着AI视频生成工具将加速融入普通人的创作流程中，未来我们可能会看到更多由AI实时生成的短视频、直播背景甚至互动电影。
[试用地址](https://huggingface.co/spaces/multimodalart/self-forcing)

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## 挑战Whisper霸主地位！Kyutai发布开源极速STT模型，实时语音转写新选择

> 法国AI初创公司Kyutai推出了一款名为Kyutai Speech-To-Text（STT）的开源模型，以其惊人的速度和超越Whisper Large v3的性能，为语音转文本领域带来了新的标杆。该模型特别优化了实时流式处理，并提供了针对不同需求的版本。

### 性能卓越 超越Whisper

Kyutai Speech-To-Text模型在发布之初就将目标对准了行业标杆OpenAI的Whisper。根据官方公布的数据，其纯英语的2.6B参数版本，在多项评测基准上表现优于Whisper Large v3。这不仅体现在转写的准确率上，更体现在其“极速”的特性上，无论是处理已有的音频文件（批量推理），还是进行实时的语音流转写（流式推理），都展现出了顶级的性能。

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### 两种模型版本 各有侧重

为了满足不同场景的需求，Kyutai贴心地推出了两个版本：
*   **2.6B参数模型** 这是一个纯英语模型，性能强劲，是追求最高转写质量和速度的用户的首选。
*   **1B参数模型** 这是一个更轻量级的双语模型，专为英语和法语的实时语音聊天场景优化。它在保持较低延迟的同时，实现了高效的双语识别，非常适合跨语言交流工具的开发。

### 开源精神与应用前景

Kyutai STT模型选择完全开源，开发者可以在其官方渠道（如Hugging Face）轻松获取模型和相关代码。这意味着任何开发者都可以自由地使用、修改和集成这个强大的工具。尽管目前模型暂不支持中文，但其出色的架构和性能为多语言语音识别领域注入了新的活力，未来有望通过社区的力量扩展到更多语种。

[官方链接](https://kyutai.org/next/stt)

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## 后期制作的魔法！NVIDIA UniRelight一键重塑视频光影，废片变大片

> NVIDIA AI团队再次展示其技术实力，推出名为UniRelight的通用视频重照明技术。这项基于扩散模型的技术，能够仅凭单张参考图或一段视频，就对目标视频实现逼真、高质量的动态光影重塑，为影视后期和内容创作带来了革命性的工具。

### UniRelight 是什么

UniRelight是一项创新的“通用重照明”技术。简单来说，它允许创作者在视频拍摄完成之后，像编辑照片一样，任意改变视频中的光照效果。无论是想把白天变成黑夜，还是为场景添加一盏虚拟的、动态移动的灯光，UniRelight都能通过AI计算，生成符合物理规律的、自然的光影变化，极大地丰富了后期创作的可能性。



### 扩散模型的魔力

这项技术的核心驱动力是扩散模型（Diffusion Model）。模型通过学习海量数据，理解了光线与物体表面材质、场景深度之间的复杂关系。当用户提供一张参考图片（例如一张日落的照片）时，UniRelight就能“理解”其中的光照风格，并将其应用到目标视频的每一帧中，同时确保光影的连续性和真实感。

### 应用场景与开源计划

UniRelight的应用前景极为广阔。对于电影制作，它可以大幅降低现场布光的成本和难度；对于短视频创作者，它可以轻松为普通视频增添“电影感”；对于游戏开发，它可以用于生成更真实的环境光照。NVIDIA已经表示，该技术的代码即将开源，这意味着它将很快成为广大开发者和创作者可以使用的强大工具。目前，官方网站已展示了大量惊艳的效果案例供业界参考。

[官方链接](https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/UniRelight/)

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## 一张图、一段话，AI帮你拍广告！HeyGen新功能让产品视频制作进入“傻瓜”模式

> AI视频生成平台HeyGen再次降低内容创作门槛，推出了全新的AI广告生成工具。现在，用户仅需三步——上传产品图、选择虚拟形象、输入文案，即可快速生成一段专业的带货或产品介绍视频，彻底改变了传统营销视频的制作模式。

### 三步搞定产品视频

HeyGen新推出的产品植入功能，主打的就是极致的简洁与高效。整个创作流程被简化为三个核心步骤：
1.  **提供产品照片** 用户上传自己需要推广的产品的清晰图片。
2.  **选择人物形象** 在HeyGen提供的多种虚拟形象中，选择一个符合品牌调性的“代言人”。
3.  **输入文字脚本** 将产品介绍、广告语等文案输入系统。

完成这三步后，AI会自动将产品照片与虚拟形象融合，并根据脚本生成一段口型精准、动作自然的介绍视频。



### AI如何简化营销流程

这项功能背后，是成熟的AI虚拟人技术和图像处理技术的结合。AI不仅能让虚拟人自然地“说话”，还能智能地将静态的产品图片融入到动态的视频场景中，仿佛虚拟人真的手持产品在进行介绍。对于中小型企业、电商卖家或个人品牌来说，这意味着无需昂贵的拍摄团队、演员和场地，就能快速、低成本地批量生产高质量的营销视频。

### 为谁而生

这个工具的主要受益者是那些需要大量视频内容但预算有限的营销人员和商家。它极大地缩短了从创意到成品的周期，使得测试不同的广告文案、产品卖点和视觉风格变得轻而易举。可以说，HeyGen正在让专业的视频广告制作，变得像制作PPT一样简单。

<video src="https://static.downly.cn/images/d7f27be5bce5805ea5d8006fbee8299a.mp4"  title="30591878914-1-16.mp4"></video>

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## 10GB显存就能“炼丹”！Hugging Face发布FLUX.1-dev平民级微调教程

> 人人都能微调大模型不再是梦想。Hugging Face近日发布官方教程，手把手教你如何利用QLoRA技术，在仅有10GB显存的消费级显卡上，对强大的文生图模型FLUX.1-dev进行高效微调，极大地降低了AI模型定制化的门槛。

### 主角 FLUX.1-dev模型

FLUX.1-dev 是一个新兴的、强大的文本到图像生成模型。与之前的扩散模型不同，它采用了新的架构，旨在更深刻地理解文本提示的复杂性和细微差别，从而生成更贴合描述的图像。能够对这样的前沿模型进行微调，意味着用户可以训练出具有自己独特风格的“专属AI画家”。

### 核心技术 QLoRA

实现低门槛微调的关键在于QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）技术。简单来说，它是一种“四两拨千斤”的训练方法。它通过量化和低秩适配技术，在不牺牲太多性能的前提下，大幅减少了模型微调过程中所需要的显存。Hugging Face的教程正是利用了QLoRA，将原本需要专业级硬件才能进行的任务，成功地运行在了仅有10GB显存的消费级显卡上，如RTX 3060 (12GB) 或 RTX 4060 Ti等。
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### 教程详解与实践意义

Hugging Face发布的这篇[官方教程](https://huggingface.co/blog/flux-qlora)，详细介绍了整个微调过程的每一步，包括环境配置、加载模型、准备数据集，以及如何使用`diffusers`库来应用QLoRA进行训练。这篇教程的意义非凡，它为广大的AI爱好者、艺术家和独立开发者打开了一扇大门，让他们能够用得起的硬件，去定制和探索最先进的AI模型，从而催生出更多个性化、多样化的AI艺术作品和应用。

AI每日资讯0620



> 在人工智能领域，生成模型（Generative Models）是构建能够生成逼真图像、文本、音频等数据的核心技术。其中，扩散模型（Diffusion Models）以其出色的生成质量在图像生成领域取得了 remarkable 成功。然而，扩散模型通常需要经过数百甚至数千步的 iterative process 才能生成一张图像，这 severely limits 其在实时应用中的效率。近期，一项名为 "Mean Flows for One-step Generative Modeling" 的新研究为这一难题提供了 exciting 解决方案。这项研究提出了一种一步即可完成生成过程的新方法，有望 significantly improve 生成模型的速度和 efficiency。

## 扩散模型的高质量与低效率之困

扩散模型的工作原理可以概括为两个阶段：

1.  **扩散过程（Forward Diffusion）** 逐渐向数据（如图像）中添加噪声，直到数据 completely 变为纯噪声。
2.  **去噪过程（Reverse Diffusion）** 训练一个神经网络，学习如何 from 纯噪声中逐步去除噪声，最终恢复出原始数据或生成新的 similar 数据。

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扩散模型之所以能够生成高质量的图像， precisely lies in this multi-step iterative refinement process。然而，正是这个 iterative nature 导致了其 computation cost high and generation speed slow， making it challenging for applications requiring fast generation，比如 interactive content creation or real-time simulation。

## Mean Flows 新思路 一步完成生成

"Mean Flows for One-step Generative Modeling" 研究的核心思想是 **设计一种一步到位（one-step）的生成过程**， directly mapping 纯噪声到目标数据分布。为了实现这一目标，研究人员引入了 **Mean Flows** 的概念。

### Mean Flows 的核心概念

Mean Flows 是一种 continuous-time generative model。与扩散模型在数据空间中逐步去噪不同，Mean Flows directly model the evolution of the **mean** of the data distribution over time。可以理解为，它学习了一个直接将噪声分布的均值“推”向目标数据分布均值的连续过程。

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通过学习这个 "Mean Flow"，模型可以在 given a random noise sample 的情况下，一步计算出 corresponding data sample， thereby eliminating the need for the time-consuming iterative process of diffusion models。

### 实现 One-step 生成的关键

实现一步生成的关键在于如何有效地学习和表示这个 Mean Flow。研究人员可能采用了 novel neural network architectures or training objectives to capture the direct mapping from noise to data mean。这可能 involved techniques from optimal transport, score matching, or flow-based models。

## 实验结果 impressive 高质量与高效率兼得

该研究在多个标准数据集上对 Mean Flows 方法进行了 comprehensive evaluation。实验结果表明，Mean Flows 在实现一步生成的同时，能够保持与多步扩散模型 competitive 的生成质量。

### 生成速度大幅提升

由于只需一步完成生成，Mean Flows 在生成速度上比传统的扩散模型有了 dramatic improvement。这使得它 potential for real-time applications 成为可能。

### 生成质量与多步模型媲美

令人惊喜的是，尽管采取了一步生成的方式，Mean Flows 生成的图像在 visual fidelity and diversity 上能够与需要数百步的扩散模型相媲美。这表明 Mean Flows 成功捕捉到了复杂的数据分布结构。

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These results demonstrate the potential of Mean Flows to overcome the speed limitation of diffusion models without sacrificing generation quality。

## 开启生成模型新篇章

"Mean Flows for One-step Generative Modeling" 这项研究 for the field of generative models 开辟了 exciting new avenues。

### 实时生成应用潜力巨大

一步生成的能力使得 Mean Flows 在需要 low latency 的应用中具有 enormous potential，比如实时视频生成、虚拟现实内容创建、快速原型设计等。

### 理论研究价值深远

Mean Flows 提出的新颖建模思路， 也为 generative modeling 的理论研究提供了 fresh perspective。深入理解 Mean Flows 的工作原理，有助于开发更多 efficient and effective 的生成模型。

### 与现有技术的结合

Mean Flows 也可能与现有的生成模型技术相结合， 例如，可以作为扩散模型去噪过程的 accelerated version， 或者与其他类型的生成模型共同使用以进一步提升性能。

这项研究的提出， 为平衡生成模型的质量和效率提供了 a promising direction。Mean Flows 有望成为下一代高性能生成模型的 building block， 推动人工智能在内容生成领域的 further advancement。



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