扩散模型
DistriFusion
DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A
MVGenMaster
MVGenMaster是一款基于多视图扩散模型的工具,利用增强的3D先验技术实现新视角合成任务。它可以从单一图像生成多达100个新视图,具有高度的灵活性和泛化能力。模型结合了度量深度、相机姿态扭曲以及全注意力机制等技术,支持高效的前向传播过程,同时兼容大规模数据集。MVGenMaster在视频游戏、电影特效、虚拟现实、3D建模及建筑可视化等领域具有广泛应用前景。
书生·筑梦2.0(Vchitect 2.0)
书生·筑梦2.0是一款由上海人工智能实验室开发的开源视频生成大模型,支持文本到视频和图像到视频的转换,生成高质量的2K分辨率视频内容。它具备灵活的宽高比选择、强大的超分辨率处理能力以及创新的视频评测框架,适用于广告、教育、影视等多个领域。
FramePainter
FramePainter 是一款基于AI的交互式图像编辑工具,结合视频扩散模型与草图控制技术,支持用户通过简单操作实现精准图像修改。其核心优势包括高效训练机制、强泛化能力及高质量输出。适用于概念艺术、产品展示、社交媒体内容创作等场景,具备低训练成本和自然的图像变换能力。