模型
Motion Prompting
Motion Prompting 是一种利用点轨迹表示的视频生成技术，支持对象控制、相机控制及物理现象模拟等功能。它通过将用户输入转化为详细的运动轨迹，结合预训练的视频扩散模型与控制网络，在保持灵活性的同时提高生成质量。这项技术广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域，为用户提供了强大的交互式视频生成工具。
---
TokenSwift
TokenSwift是由北京通用人工智能研究院开发的超长文本生成加速框架，可在90分钟内生成10万Token文本，效率较传统模型提升3倍，且保持输出质量。其核心优势包括多Token并行生成、动态KV缓存管理、上下文惩罚机制等技术，支持多种模型架构。适用于内容创作、智能客服、学术研究及编程辅助等场景。
TransPixar
TransPixar是由多所高校及研究机构联合开发的开源文本到视频生成工具，基于扩散变换器（DiT）架构，支持生成包含透明度信息的RGBA视频。该技术通过alpha通道生成、LoRA微调和注意力机制优化，实现高质量、多样化的视频内容生成。适用于影视特效、广告制作、教育演示及虚拟现实等多个领域，为视觉内容创作提供高效解决方案。
LatentSync
LatentSync是由字节跳动与北京交通大学联合研发的端到端唇形同步框架，基于音频条件的潜在扩散模型，无需中间3D或2D表示，可生成高分辨率、动态逼真的唇同步视频。其核心技术包括Temporal Representation Alignment (TREPA)方法，提升视频时间一致性，并结合SyncNet监督机制确保唇部动作准确。适用于影视制作、教育、广告、远程会议及游戏开发等多个领域。
