图像修复
Personalized Restoration
一个面部图像精准恢复和个性编辑技术工具，不仅能复原受损图像细节，同时能精准捕捉和重现个人独特的面部特征。同时它还支持换脸。
DiffEditor
DiffEditor是由北京大学深圳研究生院与腾讯PCG联合研发的图像编辑工具，基于扩散模型，结合图像与文本提示，支持细粒度对象移动、尺寸调整、内容拖动及跨图像编辑。采用区域随机微分方程（Regional SDE）和时间旅行策略，提升编辑准确性和灵活性。无需额外训练即可实现高效图像处理，适用于创意设计、人像修复和风景优化等场景。
PixelHacker
PixelHacker是一款由华中科技大学与VIVO AI Lab联合开发的图像修复模型，采用潜在类别引导机制，通过线性注意力实现结构与语义一致性的高质量修复。基于大规模数据集训练并经过多基准微调，支持多种图像类型与分辨率。适用于照片修复、对象移除、艺术创作、医学影像及文化保护等领域。
DesignEdit
DesignEdit是一个由微软亚洲研究院和北京大学的研究人员共同开发的AI图像编辑框架。它采用了多层潜在分解和融合技术，能够实现对象移除、移动、调整大小、翻转、相机平移和缩放等复杂图像编辑任务。DesignEdit还支持跨图像元素的组合，特别适用于设计图像和海报的编辑。通过关键掩码自注意力机制和伪影抑制方案，DesignEdit能够在不破坏图像整体连贯性的情况下，实现高精度的空间感知图像编辑。
Diffuse to Choose
一种基于扩散的图像修复模型，主要用于虚拟试穿场景。它能够在修复图像时保留参考物品的细节，适用于在线购物等虚拟试穿场景中的图像修复任务。
