一致性
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。
LatentSync
LatentSync是由字节跳动与北京交通大学联合研发的端到端唇形同步框架，基于音频条件的潜在扩散模型，无需中间3D或2D表示，可生成高分辨率、动态逼真的唇同步视频。其核心技术包括Temporal Representation Alignment (TREPA)方法，提升视频时间一致性，并结合SyncNet监督机制确保唇部动作准确。适用于影视制作、教育、广告、远程会议及游戏开发等多个领域。
InstructMove
InstructMove是由东京大学与Adobe合作开发的图像编辑模型，基于视频帧对变化学习如何根据指令进行图像操作。它能够执行非刚性编辑、视角调整和元素重排等任务，同时支持精确的局部编辑。该模型采用真实视频数据训练，提升编辑自然性与真实性，适用于影视、广告、设计等多个领域。其技术基于多模态语言模型和扩散模型，结合掩码和ControlNet等控制机制，实现灵活高效的图像编辑。
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。
Poetry2Image
Poetry2Image是一个由哈尔滨工业大学提出的迭代校正框架，专门用于中文古诗词的图像生成。该工具通过自动化反馈和校正机制，提升了诗歌与图像的一致性，解决了文本到图像生成模型在处理中文古典诗歌时常见的关键元素丢失或语义混淆问题。Poetry2Image具备搜索翻译、生成初始图像、提取关键元素、图像修正及迭代优化等功能，与多种图像生成模型结合使用时，其元素完整性和语义一致性表现优异，适用于古诗词
