扩散模型

FantasyID

FantasyID是由阿里巴巴集团与北京邮电大学联合开发的视频生成框架,基于扩散变换器和3D面部几何先验,实现高质量、身份一致的视频生成。其通过多视角增强和分层特征注入技术,提升面部动态表现,同时保持身份稳定性。支持多种应用场景,如虚拟形象、内容创作和数字人交互,具备无需微调的高效生成能力。

Video Diffusion Models

Video Diffusion Models项目展示了扩散模型在视频生成领域的潜力,通过创新的梯度条件方法和自回归扩展技术,生成了具有高度时间连贯性和质量的视频样本。

Inf

Inf-DiT是由清华大学与智谱AI联合开发的图像上采样技术,基于扩散模型并引入单向块注意力机制(UniBA),有效降低内存消耗,支持超高分辨率图像生成。其采用扩散变换器(DiT)架构,具备灵活的图像上采样能力,并通过全局图像嵌入和交叉注意力机制增强图像的一致性与质量。该技术适用于设计、影视、印刷及医学等领域,具有广泛的应用前景。

Stable Video 3D (SV3D)

Stable Video 3D(SV3D)是一款由Stability AI公司开发的多视角合成和3D生成模型,能够从单张图片生成一致的多视角图像,并进一步优化生成高质量的3D网格模型。该模型在视频扩散模型基础上进行改进,提供更好的质量和多视角体验。主要功能包括多视角视频生成、3D网格创建、轨道视频生成、相机路径控制以及新视角合成。SV3D在新视角合成方面取得显著进展,能够生成逼真且一致的视图,提升

TIP

TIP-I2V是一个包含大量真实文本和图像提示的数据集,专为图像到视频生成领域设计。它涵盖了超过170万个独特的提示,并结合多种顶级图像到视频生成模型生成的视频内容。该数据集支持用户偏好分析、模型性能评估以及解决错误信息传播等问题,有助于推动图像到视频生成技术的安全发展。

Loopy

Loopy是一款由字节跳动开发的音频驱动的AI视频生成模型。该模型能够将静态照片转化为具有面部表情和头部动作的动态视频,与给定的音频文件同步。Loopy利用先进的扩散模型技术,无需额外的空间信号或条件,捕捉并学习长期运动信息,从而生成自然流畅的动作。其主要功能包括音频驱动、面部动作生成、无需额外条件以及长期运动信息捕捉。Loopy适用于娱乐、教育、影视制作等多种场景。

MatterGen

MatterGen是由微软开发的生成式AI模型,专注于无机材料的设计与生成。它通过扩散过程逐步优化原子结构,生成稳定、多样化且符合特定性能要求的材料。支持化学组成、磁性、电子和机械性能等多维度约束,适用于逆向材料设计,提升新材料研发效率。已应用于能源、催化、电子等领域,推动材料科学进步。

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

RelightVid

RelightVid是一款基于时序一致性扩散模型的视频重照明工具,由多所高校和研究机构联合开发。它支持通过文本提示、背景视频或HDR环境贴图对视频进行细粒度和一致的场景编辑,具备全场景和前景保留重照明功能。该模型在预训练图像照明编辑框架基础上扩展,引入时序层提升视频重照明效果,并结合真实视频与3D渲染数据生成高质量数据对。RelightVid在保持时序一致性和照明细节方面表现突出,适用于影视制作、

ACE

ACE是一款基于扩散Transformer架构的多模态图像生成与编辑工具,通过长上下文条件单元(LCU)和统一条件格式实现自然语言指令的理解与执行。它支持图像生成、编辑、多轮交互等多种任务,适用于艺术创作、媒体制作、广告设计、教育培训等多个领域,提供高效且灵活的视觉内容解决方案。