虚拟现实
Perception
Perception-as-Control是由阿里巴巴通义实验室开发的图像动画框架，支持对相机和物体运动的细粒度控制。它基于3D感知运动表示，结合U-Net架构的扩散模型，实现多种运动相关的视频合成任务，如运动生成、运动克隆、转移和编辑。通过三阶段训练策略，提升运动控制精度和稳定性，适用于影视、游戏、VR/AR、广告及教育等多个领域。
PanoDreamer
PanoDreamer是一款基于单张图像生成连贯360° 3D场景的AI工具。其核心技术包括将全景图像生成与深度估计转化为优化任务，并引入交替最小化策略，确保场景的一致性和完整性。该工具支持全景图像及深度信息生成，可应用于虚拟现实、游戏开发、内容创作等多个领域，展现出卓越的性能表现。
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。
StereoCrafter
StereoCrafter是一款由腾讯AI Lab与ARC Lab联合开发的创新性工具，可将传统2D视频转化为高质量的立体3D视频。它采用深度估计、视频变形及立体视频修复等关键技术，确保生成的3D视频具备高保真度和一致性。该工具广泛应用于影视制作、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、游戏开发等领域，为用户提供更加沉浸式的视觉体验。
Large Motion Model
Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
