扩散模型

Gendo

Gendo是一款结合生成式AI技术的建筑可视化平台,通过生成对抗网络(GANs)和扩散模型等手段,帮助设计师快速创建逼真的建筑概念图,并支持从草图到最终图像的全周期操作,具备生成性编辑、风格迁移和文本到图像生成等功能,旨在提升设计效率与视觉沟通质量。

DiffSensei

DiffSensei是一款由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学联合开发的漫画生成框架,它结合了基于扩散的图像生成技术和多模态大型语言模型(MLLM)。该工具能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成具有高精度和视觉吸引力的黑白漫画面板,支持多角色场景下的互动与布局调整。其核心技术包括掩码交叉注意力机制、对话布局编码以及MLLM作为特征适配器等,广泛应用于漫画创作、个性化内容生成、教育和培训等领

SVDQuant

SVDQuant是一种由MIT研究团队开发的后训练量化技术,专注于通过4位量化减少扩散模型的内存占用和推理延迟。它利用低秩分支技术吸收量化异常值,支持DiT和UNet架构,并能无缝集成LoRAs。SVDQuant适用于移动设备、个人电脑、云计算平台及低功耗设备,可大幅提升图像生成和处理效率。

SnapGen

SnapGen是一款由Snap Inc、香港科技大学和墨尔本大学联合开发的文本到图像扩散模型,专为移动设备设计,支持在1.4秒内生成1024×1024像素的高分辨率图像。它通过优化网络架构、跨架构知识蒸馏和对抗性训练等技术,在保持小模型规模的同时,提供了高质量的图像生成能力,适用于社交媒体、移动应用、教育、新闻等多个领域。

RDT

RDT是清华大学AI研究院推出的一款双臂机器人操作任务扩散基础模型,拥有十亿参数量,可自主完成复杂任务,如调酒和遛狗。该模型基于模仿学习,具备强大的泛化能力和操作精度,支持多种模态输入和少样本学习。RDT已在餐饮、家庭、医疗、工业及救援等领域展现广泛应用前景,推动机器人技术发展。

Leffa

Leffa是一种基于注意力机制的可控人物图像生成框架,通过流场学习精确控制人物的外观和姿势。其核心技术包括正则化损失函数、空间一致性及模型无关性,能够在保持细节的同时提升图像质量。Leffa广泛应用于虚拟试穿、增强现实、游戏开发及影视后期制作等领域,展现出卓越的性能与灵活性。

LeviTor

LeviTor是一款由多所高校和企业联合研发的图像到视频合成工具,它利用深度信息和K-means聚类点来控制视频中3D物体的轨迹,无需显式3D轨迹跟踪。通过高质量视频对象分割数据集训练,该工具能精准捕捉物体运动与交互,支持用户通过简单的2D图像操作实现复杂的3D效果,大幅降低了技术门槛,广泛应用于电影特效、游戏动画、虚拟现实等领域。

InvSR

InvSR是一款基于扩散模型逆过程开发的图像超分辨率工具,通过深度噪声预测器和灵活采样机制,从低分辨率图像恢复高质量高分辨率图像。它支持多种应用场景,包括文化遗产保护、视频监控、医疗成像及卫星影像分析,同时兼顾计算效率与性能表现。

Sketch2Sound

Sketch2Sound是一种由Adobe研究院与西北大学联合开发的AI音频生成技术,通过提取响度、亮度和音高概率等控制信号,结合文本提示生成高质量音效。其轻量化设计使得模型易于适配多种文本到音频框架,同时赋予声音设计师更强的表达力与可控性,广泛适用于电影、游戏、音乐制作及教育等多个领域。

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。