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
扩散模型
FramePainter
FramePainter 是一款基于AI的交互式图像编辑工具，结合视频扩散模型与草图控制技术，支持用户通过简单操作实现精准图像修改。其核心优势包括高效训练机制、强泛化能力及高质量输出。适用于概念艺术、产品展示、社交媒体内容创作等场景，具备低训练成本和自然的图像变换能力。
MakeAnything
MakeAnything是由新加坡国立大学Show Lab团队开发的多领域程序性序列生成框架，能够根据文本或图像生成高质量的分步教程。它采用扩散变换器和ReCraft模型，支持从文本到过程和从图像到过程的双向生成。覆盖21个领域，包含超24,000个标注序列，具备良好的逻辑连贯性和视觉一致性，适用于教育、艺术、工艺传承及内容创作等多种场景。
VideoCrafter2
VideoCrafter2 是一款由腾讯AI实验室开发的视频生成模型，通过将视频生成过程分解为运动和外观两个部分，能够在缺乏高质量视频数据的情况下，利用低质量视频保持运动的一致性，同时使用高质量图像提升视觉质量。该工具支持文本到视频的转换，生成高质量、具有美学效果的视频，能够理解和组合复杂的概念，并模拟不同的艺术风格。
DynamicFace
DynamicFace是由小红书团队开发的视频换脸技术，结合扩散模型与时间注意力机制，基于3D面部先验知识实现高质量、一致性的换脸效果。通过四种精细的面部条件分解和身份注入模块，确保换脸后的人脸在不同表情和姿态下保持一致性。该技术适用于视频与图像换脸，广泛应用于影视制作、虚拟现实、社交媒体等内容创作领域，具备高分辨率生成能力和良好的时间连贯性。
