视频生成框架
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Motion Dreamer

Motion Dreamer

Motion Dreamer是由香港科技大学（广州）研发的视频生成框架，采用两阶段架构生成物理合理的视频内容。通过引入“实例流”实现从稀疏到密集的运动控制，支持用户以少量提示生成时间连贯的视频。其随机掩码训练策略增强了模型的推理能力与泛化性能，已在多个数据集上验证其优越性。适用于视频创作、动画制作、VR/AR及自动驾驶等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
OmniHuman

OmniHuman

OmniHuman是字节跳动推出的多模态人类视频生成框架，基于单张图像和运动信号生成高逼真视频。支持音频、姿势及组合驱动，适用于多种图像比例和风格。采用混合训练策略和扩散变换器架构，提升生成效果与稳定性，广泛应用于影视、游戏、教育、广告等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
AnyCharV

AnyCharV

AnyCharV是一款由多所高校联合研发的角色可控视频生成框架，能够将任意角色图像与目标场景结合，生成高质量视频。它采用两阶段训练策略，确保角色细节的高保真保留，并支持复杂的人-物交互和背景融合。该工具兼容多种文本生成模型，具备良好的泛化能力，适用于影视制作、艺术创作、虚拟现实等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Phantom

Phantom

Phantom是由字节跳动研发的视频生成框架，支持从参考图像中提取主体并生成符合文本描述的视频内容。它采用跨模态对齐技术，结合文本和图像提示，实现高质量、主体一致的视频生成。支持多主体交互、身份保留等功能，适用于虚拟试穿、数字人生成、广告制作等多种场景。模型基于文本-图像-视频三元组数据训练，具备强大的跨模态理解和生成能力。
AI项目与工具 2025年06月12日
ShotAdapter

ShotAdapter

ShotAdapter是一款由Adobe与UIUC联合开发的文本到多镜头视频生成框架，通过过渡标记和局部注意力掩码策略，实现角色身份一致性和镜头内容精准控制。支持用户通过文本提示调节镜头数量、时长和背景，适用于影视、广告、教育、游戏等领域，具备高效、灵活和可扩展的技术特点。
AI项目与工具 2025年06月11日