Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
扩散模型
LatentSync
LatentSync是由字节跳动与北京交通大学联合研发的端到端唇形同步框架，基于音频条件的潜在扩散模型，无需中间3D或2D表示，可生成高分辨率、动态逼真的唇同步视频。其核心技术包括Temporal Representation Alignment (TREPA)方法，提升视频时间一致性，并结合SyncNet监督机制确保唇部动作准确。适用于影视制作、教育、广告、远程会议及游戏开发等多个领域。
InstructMove
InstructMove是由东京大学与Adobe合作开发的图像编辑模型，基于视频帧对变化学习如何根据指令进行图像操作。它能够执行非刚性编辑、视角调整和元素重排等任务，同时支持精确的局部编辑。该模型采用真实视频数据训练，提升编辑自然性与真实性，适用于影视、广告、设计等多个领域。其技术基于多模态语言模型和扩散模型，结合掩码和ControlNet等控制机制，实现灵活高效的图像编辑。
PersonaMagic
PersonaMagic 是一种基于文本条件策略的人脸生成技术，通过动态嵌入学习和双平衡机制实现高保真个性化图像生成。该工具可依据文本提示调整人脸风格、表情和背景，同时保持身份特征。支持单图像训练，降低数据需求，并可与其他模型结合使用。实验显示其在文本对齐和身份保持方面表现优异，适用于娱乐、游戏、影视及营销等多个领域。
VideoAnydoor
VideoAnydoor是一款由多所高校与研究机构联合开发的视频对象插入系统，基于文本到视频的扩散模型，支持高保真对象插入与精确运动控制。其核心模块包括ID提取器和像素变形器，能实现对象的自然融合与细节保留。该工具适用于影视特效、虚拟试穿、虚拟旅游、教育等多个领域，具备良好的通用性和扩展性。
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。
