零样本学习
Concept Lancet
Concept Lancet（CoLan）是一种基于潜在空间稀疏分解的图像编辑框架，能够实现零样本、即插即用的精确概念替换、添加与移除。它通过构建视觉概念字典，结合扩散模型生成高质量图像，保持视觉一致性。适用于创意设计、影视制作、游戏开发等多个领域，提供高效的图像编辑解决方案。
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。
Hummingbird
Hummingbird-0 是一款基于深度学习的 AI 口型同步工具，支持零样本学习，无需额外训练即可快速生成高质量口型同步视频。它兼容多种格式，支持最长 5 分钟视频处理，1 分钟内生成 10 秒视频，适用于影视制作、广告、本地化翻译及 AI 内容创作等场景。通过多模态融合技术，实现音频与视频的精准匹配，提升内容表现力。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
