fal 博客：从粘土3D渲染到动作短片，详解完全可控的3D-AI生成管线
fal 团队构建了一个完全可控的AI视频生成管线，从3D分镜设计到最终成片，并开源了核心的3DREAL Strong v2 LoRA适配器。
推荐理由：原文详细拆解了从3D分镜到AI生成视频的完整工作流，包括具体的工具链、验证步骤和迭代经验，可供从业者复现或借鉴其方法。
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AI 视频生成与理解：文生视频模型、视频编辑工具与影视创作变革的追踪。
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fal 博客精选AI 评分6767
百度文心 新模型精选AI 评分6060 百度发布 NAVA：6.3B 参数音视频生成模型
百度 ERNIE 团队发布 NAVA 模型，一个 6.3B 参数的联合音视频生成模型，支持从单个提示词生成同步视频与音频，包括多说话人音色控制和图像条件续写。模型采用 Align-then-Fuse MMDiT 架构，在 Verse-Bench 上刷新 Sync-C、Sync-D、视频质量与音频 WER 等多项指标，参数量仅为开源基线的 2–5 倍。
推荐理由：NAVA 是首个在 6.3B 参数下实现高同步性音视频生成的模型，其 Align-then-Fuse 架构和参考音色控制能力可直接用于多模态内容创作。
Replit 博客精选AI 评分6868 Replit 构建视频渲染引擎：通过欺骗浏览器时间实现确定性渲染
Replit 开发了一套视频渲染引擎，通过注入 JavaScript 虚拟时钟，替换浏览器的 setTimeout、setInterval、requestAnimationFrame 等时间 API，使页面在受控时间流中渲染，实现帧级确定性。
推荐理由：原文详细拆解了浏览器时间虚拟化和视频渲染的工程实现，读者可据此理解如何在无框架约束下实现任意网页的确定性视频生成。