Magic 1-For-1 (Magic141)，一款高效的开源视频生成模型，能够在短短1分钟内生成一段长达1分钟的 AI 视频。它的核心思路很简单：把 "文本生成视频" 这个复杂任务拆分成两两步："文本生成图像" 和 "图像生成视频"。这样一来，不仅训练更高效，模型的表现也更稳定。
相比直接从文本生成视频，先生成图像再转视频的方式更容易训练，收敛的速度也更快。而且，他们还用了一些巧妙的优化手段，让训练和推理都更省计算资源。
最终的效果是，这款模型可以在 3 秒内生成 5 秒视频，并且通过滑动窗口技术，可以在1分钟内生成完整的1分钟长视频。
代码和模型已经开源，感兴趣的朋友可以试试！
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中科大团队发布 SCOPE 框架，通过结构化语义规格解决 AI 绘画中复杂提示词语义丢失问题。该系统将提示词拆解为实体、约束及未知项，构建包含分解、合成、生成、验证的四步循环，并辅以检索、推理和修复技能，实现生成过程全程可追溯与精准修复。团队还推出 Gen-Arena 评测基准及 EGIP 指标。实验显示 SCOPE 在多项基准中表现优异，为多元素控制场景提供了工程化解决方案，代码已开源。
Stability AI 发布开源音频模型 Stable Audio 3.0，最长可生成 6 分 20 秒立体声音频。该模型采用 SAME 架构实现 4096 倍压缩，支持变量长度生成与局部编辑，Small 版本可在移动端离线运行。训练数据均获授权，规避版权风险。提供四个变体及 LoRA 微调文档，社区许可允许商用。此次升级标志着开源音频生成从短音效迈向完整歌曲创作，为开发者提供了本地化、合规的高质量音频生成方案。
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