虚拟
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。
Media2Face
一款革命性的语音面部动画生成工具，借助 Media2Face，现在可以从任何音频、图像或文本输入无缝生成逼真且富有表现力的面部动画。
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。
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。
DreamActor
DreamActor-M1是字节跳动推出的AI图像动画框架，能够将静态照片转化为高质量动态视频。其核心在于混合引导机制，结合隐式面部表示、3D头球和身体骨架，实现对表情和动作的精准控制。支持多语言语音驱动、口型同步、灵活运动转移及多样化风格适配，适用于虚拟角色创作、个性化动画生成、虚拟主播制作及创意广告等领域，具备高保真、强连贯性和广泛适用性。
FabricDiffusion
FabricDiffusion是一项由谷歌与卡内基梅隆大学联合开发的高保真3D服装生成技术，可将2D服装图像的纹理和印花高质量地转移到3D服装模型上。其核心技术基于去噪扩散模型和大规模合成数据集，生成多种纹理贴图并支持跨光照条件的精准渲染，具备优秀的泛化能力和实际应用潜力，适用于虚拟试衣、游戏开发、影视制作及时尚设计等多个领域。
