MotionStream: Real-Time Video Generation with Interactive Motion Controls

Принес интересную работу от Адобченко - дальнейшее развитие идей DragDiffusion (постил аж в 2023 году).

Спойлер: Гитхаб есть, но кода там нет, вместо этого там написано, что мы отдали код на внутреннее ревью, но если они его не пропустят, то вы уж сами по нашей статье как-нибудь.

А примечательно здесь то, что все это шевелится на одной H100 с 29 FPS и 0.4s latency. То есть как бы реалтайм. Все примеры - запись экрана без ускорения.

Но поглядите внимательно на псину, когда ей поднимают правую лапу, левая неистово шеверится - родовые проблемы Diffusion моделей.

А давайте мысленно промотаем туда, где лапы не дергаются, качество огненное, крутится все гладко.

И вот есть у вас мышка для анимации - вы как собираетесь шевелить персонажа или камеру? На глазок?
Олды тут сразу смекнут, что нужен таймлайн, ключи, тангенсы и прочий обвес анимации.

Поэтому, имхо, надо запиливать такую интеграцию сразу в Блендор\Афтер. Хотя это Адобченко, могут и в свой Сабстанс вкрутить. Но вряд ли...

А пока все как обычно - для мемасов и тиктокаф сойдет.

P.S. Мне понравились анимации-симуляции: волна, чашка кофе. Если бы не кипение, то наруливание эффектов имело бы право на жизнь.

Фарш тут: https://joonghyuk.com/motionstream-web/

@cgevent

Еще один генератор картинок.

Микрософт выкатил в доступ СВОЙ генератор картинок MAI-Image-1

Причем вы можете его бесплатно поюзать и пощупать лимиты тут:
https://www.bing.com/images/ (чтобы увидеть эту модель нужен штатовский впн)

У них на сайте и в твитторе все сладенько, но я чуть поковырялся.

1. Очень странный выбор аспектов: 1:1, 2:3, 3:2. И все.
2. Довольно жесткий лимит на количество символов в промпте. Мало.
3. Следование промпту хорошее, но качество.. в общем потестируйте сами.
4. Цензура жоская.
5. Можно выбрать модели DALLE-3(!) и GPT-4o.
6. Есть кнопки Edit Image и Animate Image(10 генераций в режиме Fast, в Standard - несколько часов на видео).
7. Есть видеогенерация - это Сора 2, 480P, 5 sec. 10 генераций.


Го теститровать.

@cgevent

LMSYS запустили Arena Expert – новую систему оценки LLM на реальных экспертных задачах.

В чём идея:
Обычная Chatbot Arena отлично работает для средних задач, но не показывает, как модели справляются с реальным экспертным уровнем – задачами математиков, врачей, программистов, юристов. Теперь появился отдельный лидерборд для таких промптов.

Как определяют "эксперта":
Только 5.5% всех промптов попадают в категорию Expert
Используют DeepSeek-v3 для автоматической разметки по признакам глубокого понимания домена
Промпты должны демонстрировать продвинутое рассуждение, а не просто сложность

В прошлом году была категория Arena Hard – она захватывала ~33% промптов. Expert гораздо жёстче – всего 5.5%.
Ключевое отличие: Hard промпты могут быть просто технически сложными. Expert – это когда промпт явно от человека, который глубоко разбирается в теме.

Результаты топ-6:
Claude Sonnet 4.5 (thinking-32k)
Claude Opus 4.1 (thinking-16k)
Gemini 2.5 Pro
Qwen3 Max Preview
Qwen3-235b Thinking
GPT-5 High

Дополнительно ввели разбивку промптов по 23 профессиональным категориям. Самые популярные:

Software and IT Services – 28%
Writing, Literature, and Language – 25%
Life, Physical, and Social Science – 17%

Итого получилось, что
Claude доминирует в Software и Mathematical, Gemini 2.5 Pro лидирует в Writing и Science, OpenAI модели сильны в Medicine

Для определения лучшего "универсала" пересчитали рейтинг с равными весами по всем категориям. Результат:

1) Gemini 2.5 Pro
2) Claude Opus 4.1
3) o3 и GPT-5

Еще сравнили арену с GDPal (экспертных задачах с человеческой разметкой). LMArena использует автоматическую разметку LLM.
Порядок моделей в обоих случаях почти идентичен, что говорит: автоматическая разметка большого объёма данных может конкурировать с аккуратно размеченными бенчмарками.

В общем, если используете LLM для экспертных задач (код, математика, наука), смотрите на Expert лидерборд и специализированные категории, а не только на Overall.

Полный отчёт с примерами промптов: https://news.lmarena.ai/arena-expert/
Dataset: https://huggingface.co/lmarena-ai

Смотреть результаты тут: https://lmarena.ai/leaderboard/text/expert