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
扩散模型
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。
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
MakeAnything
MakeAnything是由新加坡国立大学Show Lab团队开发的多领域程序性序列生成框架，能够根据文本或图像生成高质量的分步教程。它采用扩散变换器和ReCraft模型，支持从文本到过程和从图像到过程的双向生成。覆盖21个领域，包含超24,000个标注序列，具备良好的逻辑连贯性和视觉一致性，适用于教育、艺术、工艺传承及内容创作等多种场景。
FramePainter
FramePainter 是一款基于AI的交互式图像编辑工具，结合视频扩散模型与草图控制技术，支持用户通过简单操作实现精准图像修改。其核心优势包括高效训练机制、强泛化能力及高质量输出。适用于概念艺术、产品展示、社交媒体内容创作等场景，具备低训练成本和自然的图像变换能力。
Firefly Image Model 4
Firefly Image Model 4 是 Adobe 推出的图像生成模型，支持高分辨率（最高2K）图像生成，并提供对图像结构、风格、视角等的精细控制。其增强版 Firefly Image Model 4 Ultra 特别适用于复杂场景和细节处理。该模型基于深度学习技术，包括 GAN 和 Diffusion Model，能够根据文本描述或参考图像生成高质量图像。广泛应用于创意设计、广告、艺术、
