扩散模型

TIP

TIP-I2V是一个包含大量真实文本和图像提示的数据集,专为图像到视频生成领域设计。它涵盖了超过170万个独特的提示,并结合多种顶级图像到视频生成模型生成的视频内容。该数据集支持用户偏好分析、模型性能评估以及解决错误信息传播等问题,有助于推动图像到视频生成技术的安全发展。

ReCapture

ReCapture是一种先进的视频处理技术,由谷歌与新加坡国立大学联合研发。它通过多视图扩散模型和点云渲染生成新视角视频,同时使用掩码视频微调技术优化视频质量,保留场景运动并补全不可见部分,广泛应用于电影制作、视频编辑、虚拟现实及新闻报道等领域。

Dream

Dream-7B是由香港大学与华为诺亚方舟实验室联合开发的开源扩散模型,支持文本、数学和代码生成,具备双向上下文建模能力和灵活的生成控制。其在通用任务、数学推理和编程方面表现优异,适用于文本创作、数学求解、编程辅助及复杂任务规划等多种场景,提供高效且高质量的生成服务。

ELLA

ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)是一种由腾讯研究人员开发的方法,旨在提升文本到图像生成模型的语义对齐能力。它通过引入时序感知语义连接器(TSC),动态提取预训练大型语言模型(LLM)中的时序依赖条件,从而提高模型对复杂文本提示的理解能力。ELLA无需重新训练,可以直接应用于预训练的LLM和U-Net模型,且能与现有模型和工具无缝集成,显著提升

DreamVideo

DreamVideo-2是一款由复旦大学和阿里巴巴集团等机构共同开发的零样本视频生成框架,能够利用单一图像及界定框序列生成包含特定主题且具备精确运动轨迹的视频内容。其核心特性包括参考注意力机制、混合掩码参考注意力、重加权扩散损失以及基于二值掩码的运动控制模块,这些技术共同提升了主题表现力和运动控制精度。DreamVideo-2已在多个领域如娱乐、影视制作、广告营销、教育及新闻报道中展现出广泛应用前

DreaMoving

DreaMoving是一个基于扩散模型的人类视频生成框架,由阿里巴巴集团研究团队开发。该框架通过视频控制网络(Video ControlNet)和内容引导器(Content Guider)实现对人物动作和外观的精确控制,允许用户通过文本或图像提示生成个性化视频内容。其主要功能包括定制化视频生成、高度可控性、身份保持、多样化的输入方式以及易于使用的架构设计。DreaMoving广泛应用于影视制作、游

RSIDiff

RSIDiff 是一种基于递归自训练的文本到图像生成优化框架,通过高质量提示构建、偏好采样和分布加权机制,提升图像质量和与人类偏好的对齐度,减少训练崩溃风险。它具备自演化能力,降低对大规模数据的依赖,广泛应用于艺术创作、广告设计、VR/AR、游戏开发等领域。

ResAdapter

ResAdapter是一种专为扩散模型设计的分辨率适配器,允许图像生成模型生成任意分辨率和宽高比的图像,同时保持原始风格。其主要功能包括分辨率插值、分辨率外推、域一致性、即插即用设计以及广泛的兼容性。通过在扩散模型中插入ResCLoRA和引入ResENorm,ResAdapter能够在不影响模型风格的情况下扩展其分辨率范围。

MultiTalk

MultiTalk是由中山大学深圳校区、美团和香港科技大学联合推出的音频驱动多人对话视频生成框架。它根据多声道音频输入、参考图像和文本提示,生成包含人物互动且口型与音频一致的视频。通过Label Rotary Position Embedding (L-RoPE) 方法解决多声道音频与人物绑定问题,并采用部分参数训练和多任务训练策略,保留基础模型的指令跟随能力。MultiTalk适用于卡通、歌唱及

InfiniteYou

InfiniteYou 是由字节跳动推出的基于扩散变换器的身份保持图像生成框架,通过 InfuseNet 注入身份特征,确保生成图像与输入图像的高度相似。结合多阶段训练策略,提升文本与图像对齐、图像质量和美学效果。支持插件化设计,兼容多种工具,适用于社交媒体、影视制作、广告营销等多个领域。