生成
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。
Deepfakes Web
一个使用人工智能技术通过交换脸部来轻松生成视频的在线应用程序。该应用程序在云端运行，确保用户数据的隐私。
Large Motion Model
Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 推出的混合推理模型，支持标准模式与扩展思考模式，适用于复杂任务处理和日常交互。其在数学、物理、编程等领域表现卓越，尤其在代码生成与理解方面领先。模型优化了安全性，减少误拒率，并支持多平台接入。适用于软件开发、前端设计、科学计算及企业自动化等多个场景。
Pixtral Large
Pixtral Large是一款由Mistral AI开源的超大规模多模态模型，具备1240亿参数，支持文本、图像和图表的理解与生成。它拥有128K的上下文窗口，能在多语言环境中处理复杂文档和多图像场景，广泛应用于教育、医疗、客服和内容审核等领域。
