UniReal登场：用视频架构统一图像生成与编辑，还学到真实世界动态变化规律

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关注公众号，发现CV技术之美 本文转自机器之心。 论文一作陈汐，现为香港大学三年级博士生，在此之前本科硕士毕业于浙江大学，同时获得法国马赛中央理工双硕士学位。主要研究方向为图像视频生成与理解，在领域内顶级期刊会议上发表论文十余篇，并且 GitHub 开源项目获得超过 5K star. 本文中， 香港大学与 Adobe 联合提出名 为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式 。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中，通过将不同类别和数量的输入/输出图像建模为视频帧，从大规模真实视频数据中学习属性、姿态、光照等多种变化规律，从而实现高保真的生成效果。 论文标题：UniReal: Universal Image Generation and Editing via Learning Real-world Dynamics 项目主页：https://xavierchen34.github.io/UniReal-Page/ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.07774 效果展示  我们重点展示了图像生 ………………………………