扩散模型
DanceFusion
DanceFusion是一款由清华大学开发的开源框架,专注于音频驱动的舞蹈动作生成与重建。它采用分层时空Transformer-VAE和扩散模型,能够处理不完整或嘈杂的数据,生成与音乐高度同步的逼真舞蹈动作。该工具支持多种应用场景,包括内容创作、虚拟现实、互动娱乐、舞蹈教育以及动画制作等,展现了其在多领域的应用价值。
SynthLight
SynthLight是由耶鲁大学与Adobe Research联合开发的基于扩散模型的人像重照明工具,通过物理渲染引擎生成合成数据并结合多任务训练策略,实现高质量的光照效果生成。它能够根据环境光照图重新渲染人像,生成自然的高光、阴影和漫反射效果,并适用于摄影后期、虚拟场景、游戏开发及广告设计等多个领域,具备良好的泛化能力和实用性。
Animate Anyone 2
Animate Anyone 2 是由阿里巴巴通义实验室开发的高保真角色动画生成技术,能基于输入图像和运动信号生成高质量、自然流畅的角色动画。通过环境感知、形状无关掩码策略、物体交互增强等技术,实现角色与环境的深度融合,提升动画的真实感与稳定性。支持复杂动作处理、多角色互动及跨身份动画生成,适用于影视、广告、VR/AR、游戏及教育等多个领域。
VideoDrafter
一个高质量视频生成的开放式扩散模型,相比之前的生成视频模型,VideoDrafter最大的特点是能在主体不变的基础上,一次性生成多个场景的视频。