圖注：LayerAnimate框架流程圖

CycleVAR：無(wú)監(jiān)督場(chǎng)景下的高效風(fēng)格化革命

針對(duì)傳統(tǒng)AI風(fēng)格化依賴成對(duì)數(shù)據(jù)、生成效率低的痛點(diǎn)，CycleVAR創(chuàng)新性地將自回歸模型應(yīng)用于無(wú)監(jiān)督動(dòng)漫風(fēng)格轉(zhuǎn)換。其核心突破在于：通過(guò)可微分軟量化機(jī)制（SRQ）攻克無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練中梯度傳遞失效的行業(yè)難題，同時(shí)借鑒大語(yǔ)言模型的“提示”思想，將輸入照片作為視覺(jué)提示引導(dǎo)自回歸模型一步生成目標(biāo)風(fēng)格圖像。實(shí)驗(yàn)顯示，該框架可高效將真實(shí)照片轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量動(dòng)漫風(fēng)格圖像，并在用戶研究中獲得了積極評(píng)價(jià)。CycleVAR為動(dòng)畫美術(shù)制作提供了一種全新的高效輔助工具，有望將繁瑣的風(fēng)格化過(guò)程變得簡(jiǎn)單快捷，幫助創(chuàng)作者釋放更多創(chuàng)意。

圖注：CycleVAR框架流程圖

“論文入選是對(duì)CreateAI技術(shù)創(chuàng)新力的重要肯定！”CreateAI首席執(zhí)行官呂程表示，“我們始終堅(jiān)信AI的價(jià)值在于解決實(shí)際創(chuàng)作難題。LayerAnimate與CycleVAR的技術(shù)突破，本質(zhì)是為動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)提供‘精準(zhǔn)控制’與‘高效轉(zhuǎn)換’的雙重工具?！?/p>

以上成果與CreateAI構(gòu)建“動(dòng)畫創(chuàng)作技術(shù)-工具-內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)“的戰(zhàn)略高度契合。公司已通過(guò)“Ruyi”圖生視頻大模型及全球首個(gè)動(dòng)漫專屬AI視頻生成平臺(tái)Animon.ai展現(xiàn)市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)力——Animon.ai（https://www.animon.ai/）可實(shí)現(xiàn) “文字-圖像-視頻”全流程創(chuàng)作提效，現(xiàn)邀廣大創(chuàng)作者登錄平臺(tái)，體驗(yàn)專業(yè)級(jí)AI動(dòng)漫生成，見(jiàn)證技術(shù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)作革新。

ICCV是與CVPR、ECCV齊名的計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)之一，素有”錄用率嚴(yán)苛”之稱。此次論文在ICCV 2025獲得收錄，進(jìn)一步強(qiáng)化CreateAI作為生成式AI技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域創(chuàng)新引領(lǐng)者的地位。據(jù)大會(huì)官方公布，ICCV 2025共收到11239份有效投稿，最終錄用2698篇，錄用率24%，會(huì)議將于10月19日至23日在夏威夷檀香山舉辦。

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