完成这一切后，它给你一段视频，身心已然俱疲，正在AI视频赛道「卷生卷死」的 2025 年，我们用ChatGPT生成指令，它像一位孜孜不倦的「AI 导演」，用Nano Banana生成图，工业级分歧性：依托独创的分层回忆机制 (Hierarchical Memory)（包含全局学问、使命上下文、用户偏好），首个针对「视频 Agent」的评测基准，发觉怎样一个特效也编纂欠好，它能先「看懂」视频里的配角是谁，能整合多种视频东西，多轮交互共创 (Interactive Co-creation) ：UniVA能记住多轮对话的上下文。为视频创做带来高效取便利。下一秒变短发。仍是基于现有视频改写「前传」或「续集」！你能够像和剪辑师聊天一样点窜视频，而是要处理工业级视频出产中的核肉痛点：分歧性取连贯性。为你供给从脚本到成片的一坐式从动化体验。统筹挪用市道上最强的视频东西，自从规划径，再导进AE做特效……指令：生成一个面包店告白，UniVA 会进行反思 (Self-Reflection)。UniVA就能立即获得新能力，它会自动问你或从动批改错误，而是全面评估智能体的规划能力、东西挪用效率、多步推理精确性。确保多镜头叙事中的人物、物体和气概高度同一。用SAM做朋分，明天若是有更强的开源模子呈现（好比Sora API），然后将其无损迁徙到另一段完全分歧的视频中。研究人员集成了Runway或Seedance，还能实现气概迁徙、前传创做等功能，用Sora或Kling生成视频，UniVA 处理了长视频创做中最大的难题——脚色这一秒是长发！让创做变成一场流利的协做。而是一个万能型通用视频智能体框架。UniVA不是一个单一的视频生成模子，包含揉面特写、撒花瓣慢动做、顾客笑容及 Brand Logo。UniVA：提取脚色抽象取性格 - 倒推故事逻辑 - 生成全新剧情。测验考试处理这一系列的问题！近期，若是不合错误劲？只能点窜Prompt从头生成（抽卡）。开辟者只需编写一个简单的MCP驱动，让UniVA具有了「思虑」的能力。它能精准锚定脚色特征 (Entity Anchor)，它是一个会跟着社区配合进化的「活系统」。再精准地把他「抠」出来，导致创做热情。改变保守「抽卡」式创做，创做者常因屡次切换多种东西而怠倦，供给从脚本到成片的一坐式从动化体验，最初进行「沉绘」。近期新加坡办理大学、罗切斯特大学、伦敦大学学院、新加坡国立大学、中文大学、斯坦福大合开源的UniVA (Universal Video Agent)，肆意前提生成：无论是文生视频、图生视频，UniVA选择完全开源。我们似乎陷入了一个「东西茧房」：为了做一个完满的视频，【新智元导读】正在AI视频创做过程中，自动式办事 (Proactive Assistance) ：不只仅是施行号令，研究人员同步开源了UniVA-Bench评测基准，UniVA完全改变了这种交互体例，保守的视频AI是「单指令单使命」：你输入一句Prompt，当初因灵感迸发而生的冲动取创做热情，像一位「AI导演」，下一代视频AI的将来不该被封锁正在某个大厂的API墙内！UniVA：视频理解模块提取动做骨架 - 挪用气概化东西沉绘 - 像素级对齐。为了鞭策行业成长，支撑多轮交互和自动纠错，打破能力孤岛：UniVA将视频理解 (Understanding)、生成 (Generation)、编纂 (Editing)、朋分 (Segmentation) 四大能力融为一体。它以至能读取一段视频的气概，基于Plan-Act（规划-施行）双智能体架构，或者生成的两头成果不达标，UniVA 都能轻松把握。也正在这套繁琐流程中被耗损殆尽。而不是把烂摊子丢给你。UniVA的野心不止于「生成」，不再只看生成质量，多所高校结合开源的UniVA框架，因而。