AI视频生成
Motion Dreamer
Motion Dreamer是由香港科技大学（广州）研发的视频生成框架，采用两阶段架构生成物理合理的视频内容。通过引入“实例流”实现从稀疏到密集的运动控制，支持用户以少量提示生成时间连贯的视频。其随机掩码训练策略增强了模型的推理能力与泛化性能，已在多个数据集上验证其优越性。适用于视频创作、动画制作、VR/AR及自动驾驶等多个领域。
ConceptMaster
ConceptMaster是一款基于扩散Transformer模型的多概念视频生成框架，可在无需测试调优的情况下生成高质量、概念一致的视频。通过解耦多概念嵌入并独立注入模型，有效解决身份解耦问题，尤其擅长处理高度相似的视觉概念。该工具支持多概念视频定制、高质量数据收集和全面的基准测试，适用于视频创作、动画制作、游戏开发及产品展示等领域。
TransPixar
TransPixar是由多所高校及研究机构联合开发的开源文本到视频生成工具，基于扩散变换器（DiT）架构，支持生成包含透明度信息的RGBA视频。该技术通过alpha通道生成、LoRA微调和注意力机制优化，实现高质量、多样化的视频内容生成。适用于影视特效、广告制作、教育演示及虚拟现实等多个领域，为视觉内容创作提供高效解决方案。
Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
VideoAnydoor
VideoAnydoor是一款由多所高校与研究机构联合开发的视频对象插入系统，基于文本到视频的扩散模型，支持高保真对象插入与精确运动控制。其核心模块包括ID提取器和像素变形器，能实现对象的自然融合与细节保留。该工具适用于影视特效、虚拟试穿、虚拟旅游、教育等多个领域，具备良好的通用性和扩展性。
PixVerse V3.5
PixVerse V3.5是一款基于AI技术的视频生成工具，具备超高速视频生成、动漫效果自定义、高清画质输出及首尾帧平滑过渡等功能。它通过优化运动控制和细节表现，为用户提供流畅且精准的视频制作体验，适用于社交媒体内容创作及各类节日主题视频设计。
