GameFactory
GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架，专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型，结合开放域数据与高质量游戏数据，通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持，适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。
扩散模型
DistriFusion
DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理，它能够在不增加额外训练负担的情况下，将推理速度提升高达六倍，同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism（分片并行）、异步通信、位移补丁并行性等，适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A
DreamVideo
DreamVideo-2是一款由复旦大学和阿里巴巴集团等机构共同开发的零样本视频生成框架，能够利用单一图像及界定框序列生成包含特定主题且具备精确运动轨迹的视频内容。其核心特性包括参考注意力机制、混合掩码参考注意力、重加权扩散损失以及基于二值掩码的运动控制模块，这些技术共同提升了主题表现力和运动控制精度。DreamVideo-2已在多个领域如娱乐、影视制作、广告营销、教育及新闻报道中展现出广泛应用前
DreaMoving
DreaMoving是一个基于扩散模型的人类视频生成框架，由阿里巴巴集团研究团队开发。该框架通过视频控制网络（Video ControlNet）和内容引导器（Content Guider）实现对人物动作和外观的精确控制，允许用户通过文本或图像提示生成个性化视频内容。其主要功能包括定制化视频生成、高度可控性、身份保持、多样化的输入方式以及易于使用的架构设计。DreaMoving广泛应用于影视制作、游
谷歌DeepMind推出V2A技术，可为无声视频添加逼真音效
DeepMind推出的V2A（Video-to-Audio）模型能够将视频内容与文本提示相结合，生成包含对话、音效和音乐的详细音频轨道。它不仅能够与DeepMind自身的视频生成模型Veo协同工作，还能与其他视频生成模型，如Sora、可灵或Gen 3等，进行集成，从而为视频添加戏剧性的音乐、逼真的音效或与视频中角色和情绪相匹配的对话。V2A的强大之处在于其能够为每个视频输入生成无限数量的音轨。该模
书生·筑梦2.0（Vchitect 2.0）
书生·筑梦2.0是一款由上海人工智能实验室开发的开源视频生成大模型，支持文本到视频和图像到视频的转换，生成高质量的2K分辨率视频内容。它具备灵活的宽高比选择、强大的超分辨率处理能力以及创新的视频评测框架，适用于广告、教育、影视等多个领域。
