注意力机制

Hallo

Hallo是由复旦大学、百度公司、苏黎世联邦理工学院和南京大学的研究团队共同开发的一种基于人工智能的肖像图像动画技术。该技术通过分层音频驱动视觉合成、端到端扩散模型、交叉注意力机制、UNet去噪器、时间对齐技术和参考网络等方法,实现了音频与视觉输出的高精度同步。Hallo具备音频同步动画、面部表情生成、头部姿态控制、个性化动画定制、时间一致性维护以及动作多样性等主要功能,显著提升了视频动画的真实感

PixVerse V2

PixVerse V2是一款基于Diffusion+Transformer(DiT)架构并结合自研时空注意力机制的AI视频生成工具。它支持生成长度可达40秒的视频,单个片段最长可达8秒,且能保持视频片段间的一致性。用户可通过简单操作生成并编辑视频,适用于创意专业人士、社交媒体用户、企业营销人员及独立艺术家等多种人群。

Transfusion

Transfusion是由Meta公司开发的多模态AI模型,能够同时生成文本和图像,并支持图像编辑功能。该模型通过结合语言模型的下一个token预测和扩散模型,在单一变换器架构上处理混合模态数据。Transfusion在预训练阶段利用了大量的文本和图像数据,表现出强大的扩展性和优异的性能。其主要功能包括多模态生成、混合模态序列训练、高效的注意力机制、模态特定编码、图像压缩、高质量图像生成、文本生成

xLAM

xLAM 是 Salesforce 开源的一款大型语言模型,专为功能调用任务设计。该模型具备多语言支持、预训练模型、迁移学习、自然语言处理等主要功能,并基于 Transformer 架构实现。它在多个基准测试中表现出色,适用于自动化任务、模板共享、插件开发和教育等多个应用场景。

RegionDrag

RegionDrag是一种基于区域的图像编辑技术,由香港大学和牛津大学联合开发。该技术利用扩散模型,让用户通过定义手柄区域和目标区域来实现快速且精确的图像编辑。RegionDrag在单次迭代中完成编辑任务,显著减少编辑时间,同时采用注意力交换技术增强编辑的稳定性和自然性。主要应用领域包括数字艺术与设计、照片编辑、虚拟现实、游戏开发以及电影和视频制作等。

LinFusion

LinFusion 是一种创新的图像生成模型,基于线性注意力机制高效处理高分辨率图像生成任务。它在处理大量像素时保持计算复杂度线性增长,显著提高生成效率。LinFusion 支持零样本跨分辨率生成,并与预训练模型组件如 ControlNet 和 IP-Adapter 兼容。在单个 GPU 上,LinFusion 能够生成高达 16K 分辨率的图像,广泛应用于艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域。

LVCD

LVCD是一款基于视频扩散模型的AI工具,专门用于动画视频线稿的自动上色。它通过参考注意力机制和创新的采样方法,确保视频颜色的一致性和时间连贯性,支持生成长时间序列动画。LVCD广泛应用于动漫制作、游戏开发、影视行业以及艺术创作等领域,显著提升动画制作效率。

AMD

AMD-135M是一款由AMD开发的小型语言模型,基于LLaMA2架构,具有文本生成、代码生成、自然语言理解和多平台兼容性等特点。该模型通过推测解码技术提高了推理速度,降低了内存占用,并在多项自然语言处理任务中表现出色。适用于聊天机器人、内容创作、编程辅助、语言翻译和文本摘要等多种应用场景。

Boow

Boow-VTON是一种基于先进图像生成技术和数据增强方法的虚拟试衣技术,无需精确遮罩即可实现高质量试穿效果。该工具通过试穿定位损失和注意力机制,精准识别试穿区域并确保服装自然贴合人体,支持多服装试穿且操作简便。其应用场景包括在线购物、时尚零售、个性化推荐、社交媒体互动及服装设计等多个领域,具有广泛的商业应用价值。

StoryDiffusion

StoryDiffusion 是一种基于 AI 的图像和视频生成框架,通过 Consistent Self-Attention 和 Semantic Motion Predictor 技术,实现从文本到连贯图像和视频的转化,支持用户高效生成高质量视觉内容,广泛应用于动漫、教育、广告及影视等领域。