扩散模型

MagicQuill

MagicQuill是一款基于AI的开源图像编辑工具,提供智能化的局部编辑功能。其核心功能包括AI驱动的智能建议、精确的像素级编辑(如添加、删除和颜色调整),以及多种定制化工具(如添加笔刷、减去笔刷和颜色笔刷)。此外,它还具备实时意图预测和参数调整能力,支持多模态大语言模型和扩散模型的协作,适用于个人娱乐、教育、专业设计及商业应用等多个领域。

Jodi

Jodi是由中国科学院计算技术研究所和中国科学院大学推出的扩散模型框架,基于联合建模图像域和多个标签域,实现视觉生成与理解的统一。它支持联合生成、可控生成和图像感知三种任务,利用线性扩散Transformer和角色切换机制,提升生成效率和跨领域一致性。Jodi使用Joint-1.6M数据集进行训练,包含20万张高质量图像和7个视觉域标签,适用于创意内容生成、多模态数据增强、图像编辑与修复等场景。

Champ

Champ是由阿里巴巴、复旦大学和南京大学的研究人员共同开发的一款基于3D的AI工具,能够将人物图片转换为高质量的视频动画。Champ通过结合3D参数化模型和潜在扩散模型,精准捕捉和再现人体的3D形态和动态,保证动画的连贯性和视觉逼真度。此外,Champ还支持跨身份动画生成,并能与文本生成图像模型结合,使用户可以根据文本描述生成特定的角色外观和动作。

HiDream

HiDream-I1是一款由HiDream.ai团队开发的开源AI图像生成模型,具备17亿参数,支持多种图像风格生成,包括真实、卡通和艺术风格。其在提示词理解、细节渲染和图像一致性方面表现出色,适用于艺术创作、商业设计、教育科研等领域。模型采用扩散模型和混合专家架构(MoE),并集成多种文本编码器,实现高质量与高效率的图像生成。项目已在GitHub和HuggingFace开源,便于研究与应用。

3DHM

3DHM是一项由加州大学伯克利分校开发的3D人体动作生成技术,能够从单张照片生成动态人体视频,具备动作生成、编辑、评估、纹理修复、人体渲染及动作模仿等功能。该技术通过学习人体先验知识和3D运动序列,结合扩散模型和4DHumans预测模型,广泛应用于电影特效、虚拟现实、游戏开发等领域,为动画制作和人体动作模拟提供了创新解决方案。

SeedFoley

SeedFoley 是由字节跳动开发的端到端视频音效生成模型,能智能识别并生成与视频内容高度同步的动作和环境音效。通过融合视频时空特征与扩散生成技术,提升音效的准确性和细腻度,支持多种视频长度,适用于生活Vlog、短片制作、游戏视频等多种场景,显著提升视频的沉浸感和表现力。

谛韵DiffRhythm

DiffRhythm(谛韵)是一款由西北工业大学与香港中文大学(深圳)联合开发的端到端音乐生成工具,基于潜扩散模型技术,能在10秒内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。用户只需提供歌词和风格提示,即可快速获得高质量音乐作品。其支持多语言输入,具备歌词对齐、风格定制、非自回归生成等技术优势,广泛应用于音乐创作、影视配乐、教育及个人创作等领域。

VLOGGER

VLOGGER AI是一款由谷歌研究团队开发的多模态扩散模型,主要用于从单一输入图像和音频样本生成逼真的、连贯的人像动态视频。该工具能够根据音频控制人物动作,包括面部表情、唇部动作、头部运动、眼神、眨眼及上身和手部动作,实现音频驱动的视频合成。VLOGGER生成的视频具有高度的真实性和多样性,能够展示原始主体的不同动作和表情。此外,VLOGGER还可以用于编辑现有视频和跨语言视频内容适配。

SPAR3D

SPAR3D是一种基于两阶段设计的单图像3D重建工具,能从单张2D图像生成高质量的3D网格。它结合点扩散模型与三平面Transformer技术,实现快速、精确的几何与纹理重建,并支持用户交互式编辑。适用于增强现实、影视制作、工业设计等多个领域。

OmniCam

OmniCam 是一种基于多模态输入的高级视频生成框架,结合大型语言模型与视频扩散模型,实现高质量、时空一致的视频内容生成。支持文本、视频或图像作为输入,精确控制摄像机运动轨迹,具备帧级操作、复合运动、速度调节等功能。采用三阶段训练策略提升生成效果,并引入 OmniTr 数据集增强模型性能。适用于影视、广告、教育及安防等多个领域,提高视频创作效率与质量。