SketchVideo
SketchVideo是一款基于草图和文本提示的视频生成与编辑框架，由多所高校与企业联合研发。它利用DiT模型和草图控制网络，实现对视频内容的精细控制，支持动态调整与细节保留。该工具适用于多种场景，如影视制作、教育、游戏开发等，具备高效生成与高质量输出能力。
一致性
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。
WorldScore
WorldScore是由斯坦福大学推出的统一世界生成模型评估基准，支持3D、4D、图像到视频（I2V）和文本到视频（T2V）等多种模态。它从可控性、质量和动态性三个维度进行评估，涵盖3000个测试样本，包括静态与动态、室内与室外、逼真与风格化等多种场景。WorldScore具备多场景生成、长序列支持、图像条件生成、多风格适配等功能，适用于图像到视频、图像到3D生成以及自动驾驶场景模拟等应用，为研究
DemoFusion
DemoFusion是一个技术框架，旨在低成本生成高分辨率图像。该框架通过扩展现有的开源生成人工智能模型（如Stable Diffusion），使得这些模型能够在不进行额外训练和不产生过高内存需求的情况下，将模糊的低分辨率图像转化为高清晰度图像。DemoFusion采用渐进式增强、跳跃残差和扩张采样机制，确保高分辨率图像生成的同时，保持图像的全局语义一致性和细节质量。适用于艺术创作、游戏开发、电影
VideoAgent
VideoAgent是一款基于自改进机制的视频生成系统，结合图像观察与语言指令生成机器人控制视频计划。它采用自我条件一致性方法优化视频质量，通过预训练视觉-语言模型反馈和实际执行数据的收集，持续提升生成效果，减少幻觉内容并提高任务成功率。VideoAgent在模拟环境中有优异表现，并已应用于机器人控制、模拟训练、教育研究、游戏开发以及电影制作等领域，展现出广泛的应用潜力。
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。
AnimateAnything
AnimateAnything是一项由浙江大学与北京航空航天大学联合研发的统一可控视频生成技术。它能够根据相机轨迹、文本提示及用户动作注释等多样化控制信号生成高质量视频，并通过多尺度特征融合网络将这些信号转化为逐帧光流进行精准引导。此外，为解决大范围运动带来的视频闪烁问题，该技术采用了基于频率的稳定模块，显著增强了视频的时间稳定性。主要应用于影视制作、虚拟现实、游戏开发以及教育培训等多个领域。
