Wonderland
Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术，能够基于单张图像生成高质量的3D场景，并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型，解决了传统3D重建技术中的视角失真问题，实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法，广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。
GraphAgent
GraphAgent是一款基于人工智能的知识图谱构建与应用平台，集成了图生成、任务规划及任务执行三大模块，支持从结构化与非结构化数据中提取信息并形成知识图谱，具备自然语言交互、预测分析等功能。它通过图神经网络和大型语言模型实现高效的数据处理与语义理解，适用于学术研究、电商推荐、金融风控等多个领域。
EasyControl
EasyControl是基于扩散变换器（DiT）架构的高效控制框架，采用轻量级LoRA模块实现多条件控制，支持图像生成、风格转换、动画制作等任务。其具备位置感知训练范式和因果注意力机制，优化计算效率，提升生成质量与灵活性，适用于多种图像处理场景。
GaussianAnything
GaussianAnything 是一款基于多模态输入的 3D 内容生成框架，支持点云、文本和图像等多种输入方式，能够生成高精度且可编辑的 3D 模型。其核心技术包括点云结构化潜空间和级联扩散模型，具备几何与纹理解耦特性，适用于游戏开发、影视制作、VR/AR、工业设计等多个场景。该工具在生成质量和一致性方面表现优异，为 3D 内容创作提供了高效解决方案。
