视频扩散
ViewCrafter
ViewCrafter是一种由北京大学、香港中文大学和腾讯合作开发的先进视频扩散模型。它能够从单一或少量图像中合成高质量的新视图，结合视频扩散模型和基于点的3D表示，通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划生成多样化的视图。该模型在多个数据集上展示了强大的泛化能力和性能，适用于实时渲染、沉浸式体验及场景级文本到3D生成等多种应用场景。
DreamVideo
DreamVideo-2是一款由复旦大学和阿里巴巴集团等机构共同开发的零样本视频生成框架，能够利用单一图像及界定框序列生成包含特定主题且具备精确运动轨迹的视频内容。其核心特性包括参考注意力机制、混合掩码参考注意力、重加权扩散损失以及基于二值掩码的运动控制模块，这些技术共同提升了主题表现力和运动控制精度。DreamVideo-2已在多个领域如娱乐、影视制作、广告营销、教育及新闻报道中展现出广泛应用前
ViewExtrapolator
ViewExtrapolator是一种基于稳定视频扩散（SVD）的新视角外推方法，能够生成超出训练视图范围的新视角图像，特别适用于提升3D渲染质量和视觉真实性。该工具通过优化SVD的去噪过程，减少了伪影问题，同时支持多视图一致性生成，无需额外微调即可实现高效的数据和计算性能，广泛适用于虚拟现实、3D内容创作及文物保护等多个领域。
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。
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Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
