扩散模型

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。

SnapGen

SnapGen是一款由Snap Inc、香港科技大学和墨尔本大学联合开发的文本到图像扩散模型,专为移动设备设计,支持在1.4秒内生成1024×1024像素的高分辨率图像。它通过优化网络架构、跨架构知识蒸馏和对抗性训练等技术,在保持小模型规模的同时,提供了高质量的图像生成能力,适用于社交媒体、移动应用、教育、新闻等多个领域。

PSHuman

PSHuman是一款基于跨尺度多视图扩散模型的单图像3D人像重建工具,仅需一张照片即可生成高保真度的3D人体模型,支持全身姿态和面部细节的精确重建。其核心技术包括多视角生成、SMPL-X人体模型融合及显式雕刻技术,确保模型在几何和纹理上的真实感。该工具适用于影视、游戏、VR/AR、时尚设计等多个领域,具备高效、精准和易用的特点。

FancyVideo

FancyVideo是一款由360公司与中山大学合作开发的AI文生视频模型,采用创新的跨帧文本引导模块(CTGM)。它能够根据文本描述生成连贯且动态丰富的视频内容,支持高分辨率视频输出,并保持时间上的连贯性。作为开源项目,FancyVideo提供了详尽的文档和代码库,便于研究者和开发者深入研究和应用。主要功能包括文本到视频生成、跨帧文本引导、时间信息注入及时间亲和度细化等。

GEN3C

GEN3C是由NVIDIA、多伦多大学和向量研究所联合开发的生成式视频模型,基于点云构建3D缓存,结合精确的相机控制和时空一致性技术,实现高质量视频生成。支持从单视角到多视角的视频创作,具备3D编辑能力,适用于动态场景和长视频生成。在新型视图合成、驾驶模拟、影视制作等领域有广泛应用前景。

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。

ConceptMaster

ConceptMaster是一款基于扩散Transformer模型的多概念视频生成框架,可在无需测试调优的情况下生成高质量、概念一致的视频。通过解耦多概念嵌入并独立注入模型,有效解决身份解耦问题,尤其擅长处理高度相似的视觉概念。该工具支持多概念视频定制、高质量数据收集和全面的基准测试,适用于视频创作、动画制作、游戏开发及产品展示等领域。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

Neo

Neo-1 是 VantAI 开发的全球首个整合从头分子生成与原子级结构预测的 AI 模型,支持多模态输入,提升药物设计效率与准确性。该模型基于大规模训练和定制数据集,具备精准生成分子和预测结构的能力,适用于分子胶设计、蛋白质复合物预测及抗体发现等多个领域,推动结构生物学发展。

DICE

DICE-Talk是由复旦大学与腾讯优图实验室联合开发的动态肖像生成框架,能够根据音频和参考图像生成具有情感表达的高质量视频。其核心在于情感与身份的解耦建模,结合情感关联增强和判别机制,确保生成内容的情感一致性与视觉质量。该工具支持多模态输入,具备良好的泛化能力和用户自定义功能,适用于数字人、影视制作、VR/AR、教育及心理健康等多个领域。