潜在空间

FLOAT

FLOAT是一款基于音频驱动的虚拟人像生成模型,利用运动潜在空间和流匹配技术,实现时间一致性视频生成。它支持情感增强,生成自然且富有表现力的虚拟人物,广泛应用于虚拟主播、视频会议、社交媒体、游戏以及电影制作等多个领域,同时具备高效的采样和生成能力。

Meta Motivo

Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型,专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法,Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制,支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间,显著增强了元宇宙体验的真实感。此外,该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。

MAETok

MAETok是一种基于掩码建模的图像标记化方法,通过自编码器结构学习更具语义丰富性的潜在空间,提升图像生成质量与训练效率。它支持高分辨率图像生成,具备多特征预测能力和灵活的潜在空间设计,适用于娱乐、数字营销、计算机视觉等多个领域。实验表明其在ImageNet数据集上表现优异。

DiffBrush

DiffBrush是由多所高校与研究机构联合开发的图像生成与编辑工具,支持用户通过手绘草图直接控制图像生成过程。其核心技术包括颜色引导、实例与语义控制、潜在空间再生等,兼容多种主流T2I模型,如Stable Diffusion、SDXL等,并支持LoRA风格调整。该工具简化了AI绘画流程,提升了图像生成的精度与灵活性,适用于创意绘画、图像编辑、教育、游戏设计等多个领域。

Concept Lancet

Concept Lancet(CoLan)是一种基于潜在空间稀疏分解的图像编辑框架,能够实现零样本、即插即用的精确概念替换、添加与移除。它通过构建视觉概念字典,结合扩散模型生成高质量图像,保持视觉一致性。适用于创意设计、影视制作、游戏开发等多个领域,提供高效的图像编辑解决方案。

LBM

LBM(Latent Bridge Matching)是一种基于潜在空间桥接匹配的图像到图像转换框架,支持目标移除、图像重光照、深度图生成等多种任务。通过布朗桥和随机微分方程实现高效且多样化的图像转换,具备良好的可控性和视觉一致性。适用于摄影、设计、3D建模等多个领域,具有广泛的应用前景。

DiT

创新的图像生成模型,它通过结合扩散模型和Transformer架构,实现了在图像生成任务中的高效和高质量输出。其可扩展性和条件生成能力使其在多个领域都有广泛的应用潜力。