SmoothCache
SmoothCache是一种针对Diffusion Transformers（DiT）模型的推理加速技术，通过分析层输出的相似性实现自适应缓存和特征重用，有效减少计算成本并提升生成效率。该技术具有模型无关性、跨模态适用性和易于集成的特点，支持图像、视频、音频及3D模型生成，并在多种应用场景中展现出卓越的性能表现。
Diffusion Transformer
Stable Diffusion 3
Stable Diffusion 3 是一款由 Stability AI 开发的先进文本到图像生成模型，通过改进的文本渲染能力、多主题提示支持、可扩展的参数量、图像质量提升及先进的架构技术，实现了高质量和多样性的图像生成。该模型在图像生成和文本理解方面取得了显著进展，并通过 Diffusion Transformer 架构和 Flow Matching 技术提升了模型效率和图像质量。
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。
Video Alchemist
Video Alchemist是一款由Snap公司研发的视频生成模型，支持多主体和开放集合的个性化视频生成。它基于Diffusion Transformer模块，通过文本提示和参考图像生成视频内容，无需测试优化。模型引入自动数据构建和图像增强技术，提升主体识别能力。同时，研究团队提出MSRVTT-Personalization基准，用于评估视频个性化效果。该工具适用于短视频创作、动画制作、教育、剧
Insert Anything
Insert Anything是由多所高校联合开发的图像插入框架，支持多种场景下的对象无缝融合，如艺术创作、虚拟试穿和影视特效等。基于大规模数据集训练，具备高分辨率输出与语义一致性保障。用户可通过掩码或文本指令实现精准控制，适用于创意设计与数字内容生成领域。
