扩散模型

DICE

DICE-Talk是由复旦大学与腾讯优图实验室联合开发的动态肖像生成框架,能够根据音频和参考图像生成具有情感表达的高质量视频。其核心在于情感与身份的解耦建模,结合情感关联增强和判别机制,确保生成内容的情感一致性与视觉质量。该工具支持多模态输入,具备良好的泛化能力和用户自定义功能,适用于数字人、影视制作、VR/AR、教育及心理健康等多个领域。

GPDiT

GPDiT是一种由多所高校和企业联合开发的视频生成模型,结合了扩散模型与自回归模型的优势,具备高质量视频生成、视频表示学习、少样本学习和多任务处理能力。其核心技术包括轻量级因果注意力机制和无参数的旋转基时间条件策略,提升了生成效率与质量。该模型适用于视频创作、编辑、内容理解及创意生成等多种应用场景。

MCA

MCA-Ctrl是由中科院计算所与国科大联合开发的图像定制生成框架,通过引入SAGI和SALQ注意力控制策略及主体定位模块,提升图像生成质量与一致性。支持零样本图像生成,适用于主体特征保持、背景一致性维护等多种任务,广泛应用于数字内容创作、广告设计、艺术创作等领域。

Audio

Audio-SDS是由NVIDIA研发的音频处理技术,基于文本提示引导音频生成,支持音效生成、音源分离、FM合成及语音增强等多种任务。该技术无需重新训练模型,即可将预训练音频扩散模型扩展为多功能工具,具备高效推理能力,适用于游戏、音乐制作、教育及智能家居等多个领域。

PixelHacker

PixelHacker是一款由华中科技大学与VIVO AI Lab联合开发的图像修复模型,采用潜在类别引导机制,通过线性注意力实现结构与语义一致性的高质量修复。基于大规模数据集训练并经过多基准微调,支持多种图像类型与分辨率。适用于照片修复、对象移除、艺术创作、医学影像及文化保护等领域。

SuperEdit

SuperEdit是由字节跳动与佛罗里达中央大学联合开发的图像编辑工具,基于扩散模型和优化监督信号,实现高精度的自然语言指令图像编辑。其特点包括高效训练、保留图像质量以及支持多种编辑类型。该工具适用于内容创作、影视、游戏、教育和医疗等多个领域,提供灵活且高效的图像处理方案。

Multiverse

Multiverse是由Enigma Labs开发的全球首个基于AI生成的多人游戏模型,支持实时交互与动态世界生成,确保玩家视角一致。其核心技术包括联合动作向量和双视角通道堆叠,有效解决多人游戏中的同步难题。模型训练成本低,可在普通PC上运行,且项目全面开源,适用于多人游戏开发、VR/AR、AI训练、教育等多个领域。

ICEdit

ICEdit是由浙江大学与哈佛大学联合开发的指令式图像编辑框架,基于扩散变换器实现自然语言驱动的图像修改。支持多轮编辑、风格转换、对象替换等功能,具有高效处理能力(单张图像约9秒)。采用LoRA-MoE混合微调策略,降低资源需求,适用于创意设计、影视制作、社交媒体等多个领域。开源且提供在线体验,便于研究与应用。

VPP

VPP(Video Prediction Policy)是清华大学与星动纪元联合开发的AIGC机器人模型,基于视频扩散模型实现未来场景预测与动作生成。支持高频预测与跨机器人本体学习,显著降低对真实数据的依赖。在复杂任务中表现出色,适用于家庭、工业、医疗、教育等多个领域。其开源特性推动了具身智能机器人技术的发展。

3DV

3DV-TON是一种基于扩散模型的视频虚拟试穿框架,由阿里巴巴达摩院、湖畔实验室与浙江大学联合研发。该工具通过生成可动画化的纹理化3D网格作为帧级指导,提升试穿视频的视觉质量和时间一致性。其支持复杂服装图案和多样化人体姿态,提供高分辨率基准数据集HR-VVT,适用于在线购物、时尚设计、影视制作等多个领域。