扩散模型

Prometheus

Prometheus是一款基于潜在扩散模型的3D生成工具,能够从文本描述中快速生成高质量、高保真的3D场景。其核心技术包括两阶段训练框架、RGB-D潜在空间解耦、前馈生成策略和无分类器引导,确保生成结果在视觉和几何上的准确性与一致性。适用于内容创作、游戏开发、建筑设计等多个领域,显著提升了3D内容生成的效率和质量。

Boximator

Boximator是一种视频合成技术,通过引入硬框和软框实现对视频中对象的位置、形状或运动路径的精细控制。它基于视频扩散模型,通过多阶段训练和自跟踪技术,确保视频合成过程中的高质量和逼真度。应用场景包括电影和电视制作、游戏开发以及VR和AR内容创作。

Add

Add-it是一款无需训练的图像编辑工具,允许用户通过文本指令在图像中插入新对象。其核心功能包括保持场景结构一致性、确保对象自然融合、支持非真实感图像处理等。Add-it采用扩展的注意力机制和主题引导潜在混合技术,无需额外训练即可实现高质量图像编辑。广泛适用于广告、内容创作、影视制作等领域。

混元DiT

混元DiT(Hunyuan-DiT)是腾讯混元团队开源的高性能文本到图像的扩散Transformer模型,具备细粒度的中英文理解能力,能够生成多分辨率的高质量图像。该模型结合了双语CLIP和多语言T5编码器,通过精心设计的数据管道进行训练和优化。混元DiT的主要功能包括双语文本到图像生成、细粒度中文元素理解、长文本处理能力、多尺寸图像生成、多轮对话和上下文理解、高一致性和艺术性。此外,混元DiT在

Matryoshka Diffusion Models

Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的创新扩散模型,专为生成高分辨率图像和视频而设计。通过多尺度扩散机制与NestedUNet架构,MDM实现了高效的信息共享与渐进式训练,显著提升了模型的训练效率与生成质量。该模型适用于资源受限的环境,可减少训练步骤并保持生成图像的细节与清晰度。其主要功能包括高分辨率图像生成、多分辨率处理、特征共享以及渐进式训练

LanDiff

LanDiff是一种结合自回归语言模型和扩散模型的文本到视频生成框架,采用粗到细的生成策略,有效提升语义理解与视觉质量。其核心功能包括高效语义压缩、高质量视频生成、语义一致性保障及灵活控制能力。支持长视频生成,降低计算成本,适用于视频制作、VR/AR、教育及社交媒体等多个领域。

DiffEditor

DiffEditor是由北京大学深圳研究生院与腾讯PCG联合研发的图像编辑工具,基于扩散模型,结合图像与文本提示,支持细粒度对象移动、尺寸调整、内容拖动及跨图像编辑。采用区域随机微分方程(Regional SDE)和时间旅行策略,提升编辑准确性和灵活性。无需额外训练即可实现高效图像处理,适用于创意设计、人像修复和风景优化等场景。

HumanDiT

HumanDiT是一种由浙江大学与字节跳动联合开发的高保真人体视频生成框架,基于扩散变换器(DiT)实现姿态引导的视频生成。它支持长序列、多分辨率视频生成,并通过关键点扩散变换器(Keypoint-DiT)确保动作的连贯性与自然性。引入前缀潜在参考策略以保持个性化特征,结合姿态适配器和细化模块提升细节质量。适用于虚拟人、动画制作、沉浸式体验及视频续写等多种场景。

SDXL

SDXL-Lightning是一种基于扩散模型的文本到图像生成技术,由字节跳动的研究团队开发。该模型通过结合渐进式和对抗式蒸馏方法,能够在一至少数步骤内快速生成1024像素分辨率的高质量图像。该模型提供开源模型和权重,支持与现有的LoRA模块和控制插件兼容,可以轻松集成到现有的图片生成系统中。核心技术包括扩散模型、渐进式蒸馏、对抗式蒸馏和鉴别器设计,以确保生成图像的质量和多样性。

DreamTalk

一个由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的一个基于扩散模型可以让人物照片说话,支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配让人物头像说话的框架。