轨迹控制
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MOFA

MOFA

MOFA-Video是由腾讯AI实验室和东京大学研究人员开发的开源图像生成视频模型。该工具通过生成运动场适配器对图像进行动画处理，能够通过稀疏控制信号（如手动轨迹、面部关键点序列或音频）实现对视频生成过程中动作的精准控制。MOFA-Video支持零样本学习，能够将多种控制信号组合使用，生成复杂的动画效果，并能生成较长的视频片段。 ---
AI项目与工具 2025年06月12日
LeviTor

LeviTor

LeviTor是一款由多所高校和企业联合研发的图像到视频合成工具，它利用深度信息和K-means聚类点来控制视频中3D物体的轨迹，无需显式3D轨迹跟踪。通过高质量视频对象分割数据集训练，该工具能精准捕捉物体运动与交互，支持用户通过简单的2D图像操作实现复杂的3D效果，大幅降低了技术门槛，广泛应用于电影特效、游戏动画、虚拟现实等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Wonderland

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
ReCamMaster

ReCamMaster

ReCamMaster 是由浙江大学与快手科技联合开发的视频重渲染框架，支持根据用户指定的相机轨迹生成新视角视频。采用预训练模型与帧维度条件机制，实现视频视角、运动轨迹的灵活调整。具备视频稳定化、超分辨率、外扩等功能，适用于视频创作、后期制作、自动驾驶和虚拟现实等领域，提升视频内容的表现力与质量。
AI项目与工具 2025年06月12日
Tora

Tora

Tora是阿里推出的一个强大的视频生成工具，它通过集成多种条件来创造高质量的视频内容。其主要优势在于对运动轨迹的精确控制和对物理世界运动的真实模拟，这使得Tora在视频内容创...
Ai视频生成 1970年01月01日