MoviiGen 1.1
MoviiGen 1.1是由ZulutionAI推出的专注于生成电影级画质视频的AI模型，基于Wan2.1微调而成。它在氛围营造、镜头运动和物体细节保留方面表现优异，支持720P和1080P分辨率，适用于高保真场景和专业电影应用。模型具备提示扩展功能，可优化生成效果，并采用序列并行与环形注意力等技术提升性能。其应用场景包括电影制作、广告、游戏开发、VR/AR及教育等领域。
游戏开发
The Matrix
The Matrix是一款基于AI的世界模拟器，能够生成高保真度、无限时长的视频流，支持实时交互控制。它融合了3A游戏数据与真实世界视频，具备零样本泛化能力。核心技术包括交互模块、移窗去噪过程模型和流一致性模型，适用于游戏开发、影视制作、虚拟现实、教育模拟及城市规划等多个领域。
Leonardo Ai
Leonardo是基于Stable Diffusion的网站，同时深度集成了Stable Diffusion的各种插件，比如ControlNET的openpose姿势参考、局部重绘、prompt提示等
PrimitiveAnything
PrimitiveAnything是由腾讯AIPD与清华大学联合开发的3D形状生成框架，通过将复杂3D形状分解为基本基元并自回归生成，实现高质量、高保真度的3D模型重建。其支持从文本或图像生成内容，具备高效存储、模块化设计及良好的泛化能力，适用于3D建模、游戏开发、UGC创作及VR/AR应用等领域。
Wonderland
Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术，能够基于单张图像生成高质量的3D场景，并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型，解决了传统3D重建技术中的视角失真问题，实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法，广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。
OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，并支持与任意风格的 LoRA 模块集成，实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性，具备更高的灵活性和泛化能力，在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
nijijourney
Nijijourney是一款由Spellbrush和Midjourney合作开发的AI工具，主要功能包括基于文本指令生成二次元风格图像、支持图像风格转换、细节微调以及多语言兼容性。它广泛应用于艺术创作、游戏开发、动画制作、漫画绘制及小说插图等领域，帮助用户高效完成高质量的二次元风格视觉内容。
