人工智能生成内容（AIGC）已经引领了一场新的技术革命，推动了数字内容的获取并推动传统编解码器在性能提升和多样化功能方面的进展，本文全面回顾了生成式视觉压缩的最新进展，展示了在超低码率通信，用户指定的重建 / 滤波和智能机器分析方面的巨大潜力和有前景的应用。特别是，我们回顾了基于深度生成模型的视觉数据压缩方法，并总结了如何通过生成技术实现紧凑的表示和高保真重建。此外，我们概括了相关的生成式压缩技术用于机器视觉和智能分析。最后，我们讨论了生成式视觉压缩技术面临的基本挑战，并展望了它们未来的研究方向。

Feb, 2024

本研究提出了一个完整的系统，通过结合基于视觉的目标估计、三维有符号距离映射、高效的轨迹优化以及基于学习的艺术镜头选择，实现了实时的无人机拍摄，成功解决了多种限制性的问题。

Oct, 2019

人工智能生成内容（AIGC）领域迅速发展，本研究介绍了 AIGCBench，一个全面且可扩展的基准测试，旨在评估各种视频生成任务，主要集中在图像到视频（I2V）生成上。

Jan, 2024

通过对计算机视觉研究论文和专利的深入内容分析，揭示了计算机视觉与大规模监控之间的紧密联系，呈现了监控人工智能 (Surveillance AI) 的拓扑结构，以及其数据提取、数据转移和机构数据使用方面的普遍特征。

Sep, 2023

本研究探讨了创意和人工智能之间的关系，研究了人工智能在艺术创作中的应用，并考虑了人工智能对意识研究、兴趣和决策能力的潜在影响和伦理问题，以刺激人们对人工智能在创意领域中使用和伦理问题的思考。

Jun, 2023

人工智能在生成内容领域取得了显著进展，其中 3D 内容生成作为视觉模态之一，面临巨大的知识和技术挑战。本研究回顾了 3D 内容生成技术的发展，并提出了一个新的分类法，详细介绍了三种不同类型的方法。同时，讨论了当前技术的局限性以及未来工作的挑战和方向。

Feb, 2024

通过调研文献并分析各项研究方法，该篇论文综述了文本到图像和文本到视频 AI 生成的前沿方法，包括数据预处理技术、神经网络类型以及评估指标。此外，论文还讨论了文本到图像和文本到视频 AI 生成的挑战、限制以及未来研究方向。总体而言，这些模型在视频制作、内容创作和数字营销等广泛应用领域具有巨大潜力。

Nov, 2023

第八届 AI 城市挑战赛聚焦计算机视觉和人工智能在零售、仓库和智能交通系统等领域的交叉应用，吸引了来自 47 个国家和地区 726 支团队的空前兴趣。其中包括多目标多摄像头人员跟踪和稠密视频字幕等关键研究方向。

Apr, 2024

本文旨在为研究人员和实践者提供综合指南，介绍生成式人工智能和基础模型在智能汽车背景下的现状、潜在应用和未来研究方向，讨论其在语音、音频、视觉和多模态交互等领域的应用和与伦理相关的挑战和风险，以及关键未来研究领域，包括领域适应性、对齐、多模态集成等，以解锁生成式人工智能的全部潜力，塑造智能车辆未来。

May, 2023

Cine-AI 是一个开源的程序化电影制作工具集，能够在 Unity 游戏引擎中生成游戏内切场景，具有与著名人类导演一致的风格特点，并通过两项用户研究证明其效果良好。

Aug, 2022