DriveDreamer4D
DriveDreamer4D是一个专注于提升自动驾驶场景4D重建质量的框架，通过整合世界模型先验知识生成新的轨迹视频，同时确保时空一致性，从而增强训练数据集的多样性和真实性。它具备4D场景重建、新轨迹视频合成、时空一致性控制以及提升渲染质量等功能，广泛应用于自动驾驶系统开发、闭环仿真测试及传感器数据模拟等领域。
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时空一致性
SketchVideo
SketchVideo是一款基于草图和文本提示的视频生成与编辑框架，由多所高校与企业联合研发。它利用DiT模型和草图控制网络，实现对视频内容的精细控制，支持动态调整与细节保留。该工具适用于多种场景，如影视制作、教育、游戏开发等，具备高效生成与高质量输出能力。
MagicTryOn
MagicTryOn是由浙江大学和vivo等机构开发的视频虚拟试穿框架，采用扩散Transformer（DiT）架构替代传统U-Net，结合全自注意力机制实现视频时空一致性建模。通过粗到细的服装保持策略，整合服装标记与多条件引导，有效保留服装细节。该工具在图像和视频试穿任务中表现优异，适用于在线购物、时尚设计、虚拟试衣间等多种场景。
