一致性
Wonderland
Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术，能够基于单张图像生成高质量的3D场景，并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型，解决了传统3D重建技术中的视角失真问题，实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法，广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。
OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，并支持与任意风格的 LoRA 模块集成，实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性，具备更高的灵活性和泛化能力，在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
HouseCrafter
HouseCrafter是一款基于2D扩散模型的AI工具，可将平面图自动转换为高质量的3D室内场景。它具备多视图图像生成、全局一致性保障及用户交互编辑等功能，广泛应用于建筑设计、室内设计、房地产营销等领域，有效提升了虚拟环境创建的效率与准确性。
阿里云金融级实人认证
实人认证是对用户身份信息真实性核验的服务，验证用户为真人且为本人。包含证件 OCR 识别、活体检测、人脸对比等能力，广泛应用于用户注册场景。
