# AI Compass前沿速览：Nano Banana Pro、Gemini 3 、 HunyuanVideo 1.5 、Meta SAM 3D生成


**AI-Compass** 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。

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# 1.每周大新闻

## Nano Banana Pro

Nano Banana Pro是一款由谷歌推出的新一代图像生成与编辑模型，它结合了谷歌的Gemini 3 Pro Image技术，旨在提供高质量、高分辨率的AI图像生成和编辑服务。该平台也包含早期的Nano Banana版本，其基于Gemini 2.5 Flash Image API，共同构成了先进的AI图像处理生态系统。

#### 核心功能
*   **高分辨率图像生成：** 支持生成2K、4K甚至更高分辨率的图像，保证输出质量。
*   **角色一致性：** 能够处理多达5个角色的图像，并保持其在不同生成或编辑场景中的一致性。
*   **锐利文本渲染：** 提供清晰、专业的文本在图像中的呈现能力。
*   **专业编辑工具：** 内置批处理编辑器、背景移除等高级编辑功能，满足多样化的图像处理需求。
*   **文本提示编辑：** 通过自然语言提示词（Prompt）对图像进行编辑和转换。
*   **API接口：** 提供API，便于第三方平台或服务集成。

#### 技术原理
Nano Banana Pro的核心技术基于**Google Gemini 3 Pro Image**，这是一款先进的AI图像生成技术，能够实现对图像的精细化控制、高保真输出及复杂场景下的角色保持。早期的Nano Banana则采用**Google Gemini 2.5 Flash Image API**，该API以其高效和快速的图像处理能力为平台奠定基础。这些模型利用深度学习和生成对抗网络（GANs）或扩散模型等技术，通过对海量图像数据的学习，理解图像内容并根据用户指令进行创作和修改，实现从文本到图像（Text-to-Image）及图像编辑（Image Editing）的功能。

#### 应用场景
*   **创意设计与内容创作：** 艺术家、设计师、营销人员快速生成高质量视觉内容。
*   **商业宣传与广告：** 制作高分辨率的广告图片、产品展示图。
*   **个人图像编辑：** 用户可利用自然语言对个人照片进行专业级编辑，如背景替换、风格转换等。
*   **Botpool服务集成：** 作为图像处理能力，集成到聊天机器人、自动化工具等Botpool平台，提供图像生成和编辑服务。
*   **游戏与影视制作：** 生成高质量场景、角色或特效图像，辅助内容创作。
*   **教育与研究：** 作为AI图像生成与编辑技术的演示和研究平台。


* 制作一张关于这种植物的资讯图表，重点放在有趣的资讯上。

![banana-1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/ce6884b118b44304d165717b798cae05.png)

* 生成Switch版本对比

![Switch.jpeg](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/0d4ddfefffb4253bfa1938ca9fe98cef.jpg)


## Gemini 3 – 谷歌

Gemini 3是Google DeepMind推出的一系列新一代多模态理解与推理AI模型。它具备卓越的推理能力和多模态处理能力，可以理解并生成文本、图像、音频和代码等多种类型的内容。用户和开发者可以通过Google AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI等平台进行访问和构建应用。

#### 核心功能
*   **卓越推理能力**：Gemini 3 Pro在多项基准测试中展现出博士级的推理能力，如LMArena Leaderboard登顶，并在“人类终极测试”和GPQA Diamond测试中表现优异。
*   **多模态理解与生成**：能够处理和生成图像、音频、代码及文本等多种模态信息，支持复杂的跨模态交互。
*   **工具使用与Agentic能力**：通过“深度思考模式”（Deep Think）有效地使用工具进行复杂视觉推理任务，并支持构建具备自主规划和执行能力的AI代理。
*   **上下文保持与实时数据集成**：利用“思考签名”技术在API调用间维护推理上下文，并能结合Google Search实现实时数据检索和信息“接地”。

#### 技术原理
Gemini 3 基于先进的**多模态大型语言模型（MLLM）**架构，能够深度融合并处理不同模态的数据。其**高级推理架构**可能包含Transformer变体、混合专家模型（MoE）等技术，以支持高层次的逻辑分析和问题解决。**思考签名（Thought Signatures）**机制是实现跨会话或API调用上下文连贯性的关键，可能涉及内部状态管理或记忆网络。模型还集成了**实时数据获取（Real-time Data Retrieval）**与**检索增强生成（RAG）**技术，通过外部工具（如Google Search）获取最新信息，并进行信息“接地”以提高生成内容的准确性和时效性。

#### 应用场景
*   **AI应用开发**：开发者可在Google AI Studio、Vertex AI、Google Antigravity等平台构建和部署各类AI应用。
*   **复杂问题解决**：应用于科学研究、数学问题求解、算法设计（如AlphaEvolve）等需要高水平推理的领域。
*   **多模态内容创作**：生成图像、代码、文案等创意内容，辅助设计、编程和自动化写作。
*   **智能助理与对话系统**：驱动更智能的对话式AI和个人助理，提供高级理解与交互能力。
*   **企业级解决方案**：通过Vertex AI为企业提供定制化的AI能力，支持业务流程优化和数据分析。
*   **教育与研究**：在AI教育、数学定理证明（AlphaProof）和几何问题解决（AlphaGeometry）等领域提供强大的辅助。

* https://deepmind.google/models/gemini/


## GPT-5.1-Codex-Max

GPT-5.1-Codex-Max 是由 OpenAI 推出的高级智能编程模型，旨在处理复杂且长周期的开发任务。它是 GPT-5.1 系列的演进版本，特别为智能代理编码工作流程进行了优化，并已集成到 OpenAI 的 Codex 平台中。该模型以更快的速度、更高的智能和效率，显著提升了开发者在软件工程任务中的表现，并能有效降低开发成本。

#### 核心功能
*   **复杂任务处理：** 能够处理数百万 token 的大规模任务，例如项目级的代码重构和深度调试。
*   **上下文压缩：** 引入内置的上下文压缩技术，使其能够跨越多个上下文窗口，有效解决AI编码助手在处理长任务时上下文丢失的问题。
*   **Windows原生支持：** 首次原生支持 Windows 环境运行，并提供 Windows Agent 模式，允许AI以最小的人工干预读取、写入和执行代码。
*   **高效编程：** 在代码审查、前端开发等真实软件工程任务中表现出色，显著提升 token 效率。
*   **集成与扩展：** 已集成到 Codex 平台，支持命令行界面 (CLI)、集成开发环境 (IDE) 扩展、云端部署以及代码审查功能。

#### 技术原理
GPT-5.1-Codex-Max 基于更新的**基础推理架构**构建，该架构经过专门训练，以处理软件工程、数学和研究等领域的**智能代理任务 (Agentic Tasks)**。其核心技术亮点在于创新的**“压缩”技术 (Context Compaction)**，使得模型能够有效地管理和利用跨越多个上下文窗口的信息，从而克服了传统模型在处理大规模、长周期任务时上下文限制的挑战。此外，其对 Windows 环境的**原生支持**和**Windows Agent 模式**，表明模型具备了在特定操作系统环境下进行**自主代码操作和执行**的能力。

#### 应用场景
*   **软件开发：** 进行大规模代码重构、复杂项目调试、代码审查、前端开发等。
*   **教育与研究：** 辅助编程教学、进行复杂的数学问题求解以及科学研究中的代码生成与分析。
*   **自动化编程：** 在企业级开发环境中，作为智能代理自动执行编码、测试和部署任务。
*   **跨平台开发：** 特别适用于需要在 Windows 操作系统环境下进行开发和部署的场景。


* https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/


# 2.每周项目推荐

## HunyuanVideo 1.5

HunyuanVideo 1.5是腾讯混元团队推出的轻量级、功能强大的开源视频生成模型。它以仅8.3B的参数量，在视频生成领域实现了领先的视觉质量和运动连贯性，有效降低了视频创作的门槛。该模型旨在提供媲美甚至超越顶尖闭源模型的视频生成能力，并支持在消费级GPU上运行。

![hunyuan1.5.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/fc38d4f18a82d12a3afea1b18f1995e2.png)

![hunyuan1.5-dit.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/0e53359b3da39969f2d644f03424ddf6.png)

#### 核心功能
*   **文本到视频生成 (Text-to-Video, T2V)**：通过文本描述直接生成高质量视频内容。
*   **图像到视频生成 (Image-to-Video, I2V)**：以参考图像为基础，生成动态视频序列。
*   **多风格视频生成**：支持在真实感与虚拟艺术风格之间自由切换，实现电影级的视频质量和艺术表现力。
*   **导演级镜头能力**：具备生成自然衔接的场景过渡和连续动作的能力，支持复杂的运镜效果。
*   **高保真音频驱动人像动画 (HunyuanVideo-Avatar)**：通过音频输入，生成具有动态、情感可控和多角色对话能力的人像视频动画。
*   **细致的动作与表情驱动**：能够精确解析人物的姿态、动作和细微情感表达，并将其转化为视频内容。

#### 技术原理
HunyuanVideo 1.5基于先进的**扩散模型 (Diffusion Model)** 架构，结合了**多模态扩散Transformer (MM-DiT)** 技术，以实现对视频内容的高效生成与控制。其关键技术创新包括：
*   **轻量级参数设计**：通过优化模型架构，将参数量控制在8.3B，同时保持卓越性能。
*   **角色图像注入模块 (Character Image Injection Module)**：确保生成视频中角色形象的一致性。
*   **音频情感模块 (Audio Emotion Module, AEM)**：实现音频与生成角色情感表达的精确对齐与控制。
*   **面部感知音频适配器 (Face-Aware Audio Adapter, FAA)**：通过潜在层面具遮罩隔离音频驱动的角色，支持多角色场景中的独立音频注入和跨注意力机制。
*   **TeaCache优化**：在HunyuanVideo-Avatar等模型中，通过引入TeaCache技术，显著降低了GPU显存需求，使其能在单张低显存GPU上运行。

#### 应用场景
*   **内容创作**：为电影、动画、短视频等行业提供高效的视频生成工具，加速创意实现。
*   **广告与营销**：快速制作具有吸引力的视频广告和宣传内容，提升营销效率。
*   **教育与培训**：生成教学视频、模拟场景，丰富教育资源。
*   **个性化娱乐**：开发个性化故事、虚拟偶像互动、游戏角色动画等，提升用户体验。
*   **数字人与虚拟直播**：通过高保真音频驱动动画，应用于数字主播、虚拟会议等场景。
*   **艺术创作**：为艺术家提供新的创作介质，探索视觉艺术的边界。
 


* https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5/blob/main/README_CN.md
* 项目官网：https://hunyuan.tencent.com/video/
* GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5

## SAM 3D – Meta开源的3D生成模型 

SAM 3D 是Meta AI推出的先进3D重建模型套件，旨在将2D图像转化为精确的3D重建。它包含两个主要子模型：SAM 3D Objects，用于物体和场景的3D重建；以及SAM 3D Body，专注于人体姿态和形状的估算。SAM 3D模型扩展了“可提示（promptable）”视觉的概念，能够从单一图像中捕捉并还原丰富的3D信息，包括几何形状、纹理和布局，以及人体网格模型。

![sam3d.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/dedb1a3b7435457e97df143a72f84413.png)

![sam3d-intro.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/6150d876282cf0ea96ea75e419500f7f.png)

#### 核心功能
*   **单图像3D重建**：能够从一张2D图像中重建出物体的3D模型，包括其几何结构、纹理和空间布局。
*   **人体网格恢复**：精确估计图像中人物的全身3D网格模型，包括身体、手部和脚部的姿态与形状。
*   **可提示式推理**：支持辅助提示（如2D关键点和掩码），允许用户引导模型进行更精确的3D重建。
*   **场景和对象理解**：为静态2D图像带来对3D世界更深层次的理解，实现物体和场景的语义分割与3D表征。

#### 技术原理
SAM 3D采用生成模型（Generative Model）架构，实现视觉接地的3D重建。
*   **SAM 3D Objects**：其核心机制是通过深度学习模型分析单张图像，预测并生成物体的三维几何形状、表面纹理以及在三维空间中的位置和方向。这通常涉及到一个编码器-解码器结构，编码器提取2D图像特征，解码器则将其映射到3D表示（如体素、点云或网格）。
*   **SAM 3D Body**：基于**Momentum Human Rig (MHR)** 这一参数化网格表示。MHR通过解耦骨骼结构和表面形状，提高了人体姿态和形状估计的准确性和可解释性。模型同样采用编码器-解码器架构，并利用2D关键点和掩码作为辅助提示，引导模型从图像中恢复完整的人体3D网格。这种“可提示”的特性使其能够像SAM系列模型一样，支持用户引导的推理过程。

#### 应用场景
*   **虚拟现实（VR）与增强现实（AR）**：快速生成高保真的3D资产，用于构建沉浸式虚拟环境或将真实世界物体融入数字空间。
*   **内容创作**：为游戏开发、电影制作、广告设计等领域提供高效的3D模型创建工具，显著缩短建模周期。
*   **数字人与虚拟试穿**：精确重建人体3D模型，应用于虚拟服装试穿、数字替身制作以及虚拟形象定制。
*   **机器人与计算机视觉**：帮助机器人理解三维物理世界，进行更精确的物体识别、抓取和环境交互。
*   **文化遗产数字化**：从历史照片或图像中重建文物、建筑的3D模型，用于保护、研究和展示。


* 项目官网：https://ai.meta.com/sam3d/
* GitHub仓库：
    * SAM 3D Body：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
    * SAM 3D Objects：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects


## SAM 3 – Meta开源的视觉分割模型

Meta Segment Anything Model 3 (SAM 3) 是Meta AI最新推出的先进统一计算机视觉模型，旨在通过文本、示例图像和视觉提示，实现对图像和视频中对象的精准检测、分割和跟踪。它在前代SAM模型的基础上，增强了对概念性提示（如名词短语）和视觉提示（如掩码、边界框、点）的理解和处理能力。


![sam3.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/ebbe74056b6915d6fbf0c220dd8a1b26.png)

![sa3_co_dataset.jpg](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9360375/00e1b827d86ab88f4562ec07cb8be210.jpg)

#### 核心功能
*   **对象检测与分割：** 能够识别图像和视频中的任意对象并精确描绘其边界。
*   **对象跟踪：** 在视频序列中持续追踪特定对象的运动和状态。
*   **多模态提示支持：** 接受文本描述（概念提示）、示例图像以及视觉提示（如掩码、边界框、点）作为输入，指导分割任务。
*   **交互式实例分割：** 支持用户通过简单交互快速完成复杂对象的分割。
*   **模型微调：** 提供代码和工具，允许开发者对模型进行推理和微调，以适应特定任务和数据集。

#### 技术原理
SAM 3 作为一个统一模型，其核心技术在于融合了多种输入模态的编码能力。它利用了来源于 Meta Perception Encoder 的文本和图像编码器，将概念性提示（如自然语言描述或图像示例）与视觉提示（如像素级的掩码或坐标信息）相结合，转化为模型可理解的表示。这种多模态融合使得模型能够从更抽象的层面理解用户的意图，并实现“感知一切”的通用分割能力。模型设计上可能采用Transformer架构，以处理序列化的视觉和文本信息，并生成高质量的分割掩码。

#### 应用场景
*   **图像与视频编辑：** 实现快速精准的对象抠图、背景移除和风格迁移等。
*   **增强现实（AR）/虚拟现实（VR）：** 精准识别和跟踪现实世界对象，用于虚拟内容的叠加和交互。
*   **内容理解与分析：** 帮助机器更好地理解图像和视频内容，应用于场景解析、行为识别等。
*   **机器人与自动化：** 赋予机器人环境感知能力，支持对象抓取、导航和交互。
*   **医学影像分析：** 辅助医生进行病灶区域的自动分割和测量。
*   **多模态大语言模型（MLLM）工具：** 作为MLLM的视觉组件，提升其对图像中具体对象的理解和操作能力。
*   **SAM 3D（Meta的先进3D重建模型）** 能够从单张图像重建物体和场景的3D模型，提供空间理解和应用新机会。


* 项目官网：https://ai.meta.com/sam3/
* GitHub仓库：https://github.com/facebookresearch/sam3/


# 3. AI-Compass

**AI-Compass** 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。

* github地址：[AI-Compass👈：https://github.com/tingaicompass/AI-Compass](https://github.com/tingaicompass/AI-Compass)
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### 📋 核心模块架构：
- **🧠 基础知识模块**：涵盖AI导航工具、Prompt工程、LLM测评、语言模型、多模态模型等核心理论基础
- **⚙️ 技术框架模块**：包含Embedding模型、训练框架、推理部署、评估框架、RLHF等技术栈
- **🚀 应用实践模块**：聚焦RAG+workflow、Agent、GraphRAG、MCP+A2A等前沿应用架构
- **🛠️ 产品与工具模块**：整合AI应用、AI产品、竞赛资源等实战内容
- **🏢 企业开源模块**：汇集华为、腾讯、阿里、百度飞桨、Datawhale等企业级开源资源
- **🌐 社区与平台模块**：提供学习平台、技术文章、社区论坛等生态资源

### 📚 适用人群：
- **AI初学者**：提供系统化的学习路径和基础知识体系，快速建立AI技术认知框架
- **技术开发者**：深度技术资源和工程实践指南，提升AI项目开发和部署能力
- **产品经理**：AI产品设计方法论和市场案例分析，掌握AI产品化策略
- **研究人员**：前沿技术趋势和学术资源，拓展AI应用研究边界
- **企业团队**：完整的AI技术选型和落地方案，加速企业AI转型进程
- **求职者**：全面的面试准备资源和项目实战经验，提升AI领域竞争力

AI-Compass 致力于构建最全面、最实用、最前沿的AI技术学习和实践生态，通过六大核心模块的系统化组织，为不同层次的学习者和开发者提供从完整学习路径。

AI Compass前沿速览：Nano Banana Pro、Gemini 3 、 HunyuanVideo 1.5 、Meta SAM 3D生成

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