Matryoshka Diffusion Models
Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的创新扩散模型，专为生成高分辨率图像和视频而设计。通过多尺度扩散机制与NestedUNet架构，MDM实现了高效的信息共享与渐进式训练，显著提升了模型的训练效率与生成质量。该模型适用于资源受限的环境，可减少训练步骤并保持生成图像的细节与清晰度。其主要功能包括高分辨率图像生成、多分辨率处理、特征共享以及渐进式训练
扩散模型
GameFactory
GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架，专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型，结合开放域数据与高质量游戏数据，通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持，适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。
SwiftBrush V2
SwiftBrush V2 是一款基于文本到图像的单步扩散模型，通过改进权重初始化、LoRA训练及夹紧CLIP损失等技术，实现了与多步Stable Diffusion模型相媲美的性能。它无需真实图像数据即可训练，显著提升了生成速度和图像质量，广泛应用于艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域。
谷歌DeepMind推出V2A技术，可为无声视频添加逼真音效
DeepMind推出的V2A（Video-to-Audio）模型能够将视频内容与文本提示相结合，生成包含对话、音效和音乐的详细音频轨道。它不仅能够与DeepMind自身的视频生成模型Veo协同工作，还能与其他视频生成模型，如Sora、可灵或Gen 3等，进行集成，从而为视频添加戏剧性的音乐、逼真的音效或与视频中角色和情绪相匹配的对话。V2A的强大之处在于其能够为每个视频输入生成无限数量的音轨。该模
ConsistentDreamer
ConsistentDreamer 是由华为慕尼黑研究中心开发的图像到 3D 资产生成技术，能通过单张图像生成多视图一致的 3D 网格。该技术采用多视图先验图像引导和分数蒸馏采样优化，结合动态权重平衡和多种损失函数，提升 3D 表面质量和纹理精度。支持复杂场景编辑、风格转换、物体修改等功能，适用于室内场景、艺术风格转换及跨视图一致性任务。
