一致性

RLCM

RLCM是由康奈尔大学开发的一种基于强化学习的文本到图像生成框架,通过微调一致性模型以适应特定任务的奖励函数,显著提升生成效率与图像质量。其核心技术包括强化学习、策略梯度优化及任务导向的奖励机制,适用于艺术创作、数据集扩展、图像修复等多个领域,具有高效的推理能力和对复杂任务的适应性。

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。

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。

Edicho

Edicho 是一种基于扩散模型的图像编辑工具,能够在多图像间实现一致性编辑,无需额外训练。其核心技术包括 Corr-Attention 注意力模块和 Corr-CFG 去噪策略,通过显式图像对应关系提升编辑质量与一致性。适用于图像修复、风格转换、内容创作、医学影像增强等场景,具备良好的兼容性与扩展性。

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。

Hallo3

Hallo3是由复旦大学与百度联合开发的基于扩散变换器网络的肖像动画生成技术,能够生成多视角、动态且逼真的视频内容。其核心功能包括身份一致性保持、语音驱动动画、动态对象渲染和沉浸式背景生成。技术上采用预训练变换器模型,结合身份参考网络与音频条件机制,实现高质量视频生成。适用于游戏开发、影视制作、社交媒体及VR/AR等多个领域。

Prometheus

Prometheus是一款基于潜在扩散模型的3D生成工具,能够从文本描述中快速生成高质量、高保真的3D场景。其核心技术包括两阶段训练框架、RGB-D潜在空间解耦、前馈生成策略和无分类器引导,确保生成结果在视觉和几何上的准确性与一致性。适用于内容创作、游戏开发、建筑设计等多个领域,显著提升了3D内容生成的效率和质量。

DiffuEraser

DiffuEraser是一款基于稳定扩散模型的视频修复工具,具备未知像素生成、已知像素传播、时间一致性维护等功能。通过集成运动模块和优化网络架构,它能有效提升视频修复质量,减少噪声和幻觉。适用于影视后期制作、老电影修复、监控视频增强等多个领域,支持高精度和高连贯性的视频内容修复与增强。

CityDreamer4D

CityDreamer4D是由南洋理工大学S-Lab开发的4D城市生成模型,通过分离动态与静态元素,结合模块化架构生成逼真城市环境。支持无边界扩展、风格化处理、局部编辑及多视角一致性,适用于城市规划、自动驾驶和虚拟现实等领域。采用高效鸟瞰图表示法与神经场技术,提升生成效率与质量。

DynamicFace

DynamicFace是由小红书团队开发的视频换脸技术,结合扩散模型与时间注意力机制,基于3D面部先验知识实现高质量、一致性的换脸效果。通过四种精细的面部条件分解和身份注入模块,确保换脸后的人脸在不同表情和姿态下保持一致性。该技术适用于视频与图像换脸,广泛应用于影视制作、虚拟现实、社交媒体等内容创作领域,具备高分辨率生成能力和良好的时间连贯性。