Seaweed APT
Seaweed APT是字节跳动研发的对抗性后训练模型，支持图像和视频的一站式生成。其通过在真实数据上进行对抗性训练，实现单步高质量输出，包括1024px图像和1280×720、24fps视频。该模型采用先进的生成器和判别器设计，结合近似R1正则化技术，提升训练稳定性和生成质量。适用于视频广告、影视创作、社交媒体等内容生产场景。
扩散模型
RelightVid
RelightVid是一款基于时序一致性扩散模型的视频重照明工具，由多所高校和研究机构联合开发。它支持通过文本提示、背景视频或HDR环境贴图对视频进行细粒度和一致的场景编辑，具备全场景和前景保留重照明功能。该模型在预训练图像照明编辑框架基础上扩展，引入时序层提升视频重照明效果，并结合真实视频与3D渲染数据生成高质量数据对。RelightVid在保持时序一致性和照明细节方面表现突出，适用于影视制作、
Perception
Perception-as-Control是由阿里巴巴通义实验室开发的图像动画框架，支持对相机和物体运动的细粒度控制。它基于3D感知运动表示，结合U-Net架构的扩散模型，实现多种运动相关的视频合成任务，如运动生成、运动克隆、转移和编辑。通过三阶段训练策略，提升运动控制精度和稳定性，适用于影视、游戏、VR/AR、广告及教育等多个领域。
Sonauto AI
一款AI音乐生成器，允许用户通过将文本提示、歌词或旋律转换为完整的不同风格的歌曲。它采用了潜在扩散模型，这使得它与其他人工智能音乐生成模型相比更加可控。
DiffSensei
DiffSensei是一款由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学联合开发的漫画生成框架，它结合了基于扩散的图像生成技术和多模态大型语言模型（MLLM）。该工具能够根据用户提供的文本提示和角色图像，生成具有高精度和视觉吸引力的黑白漫画面板，支持多角色场景下的互动与布局调整。其核心技术包括掩码交叉注意力机制、对话布局编码以及MLLM作为特征适配器等，广泛应用于漫画创作、个性化内容生成、教育和培训等领
