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
扩散模型
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
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。
DreamVideo
DreamVideo-2是一款由复旦大学和阿里巴巴集团等机构共同开发的零样本视频生成框架，能够利用单一图像及界定框序列生成包含特定主题且具备精确运动轨迹的视频内容。其核心特性包括参考注意力机制、混合掩码参考注意力、重加权扩散损失以及基于二值掩码的运动控制模块，这些技术共同提升了主题表现力和运动控制精度。DreamVideo-2已在多个领域如娱乐、影视制作、广告营销、教育及新闻报道中展现出广泛应用前
InfiniteYou
InfiniteYou 是由字节跳动推出的基于扩散变换器的身份保持图像生成框架，通过 InfuseNet 注入身份特征，确保生成图像与输入图像的高度相似。结合多阶段训练策略，提升文本与图像对齐、图像质量和美学效果。支持插件化设计，兼容多种工具，适用于社交媒体、影视制作、广告营销等多个领域。
DreaMoving
DreaMoving是一个基于扩散模型的人类视频生成框架，由阿里巴巴集团研究团队开发。该框架通过视频控制网络（Video ControlNet）和内容引导器（Content Guider）实现对人物动作和外观的精确控制，允许用户通过文本或图像提示生成个性化视频内容。其主要功能包括定制化视频生成、高度可控性、身份保持、多样化的输入方式以及易于使用的架构设计。DreaMoving广泛应用于影视制作、游
