一致性
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。
DriveDreamer4D
DriveDreamer4D是一个专注于提升自动驾驶场景4D重建质量的框架，通过整合世界模型先验知识生成新的轨迹视频，同时确保时空一致性，从而增强训练数据集的多样性和真实性。它具备4D场景重建、新轨迹视频合成、时空一致性控制以及提升渲染质量等功能，广泛应用于自动驾驶系统开发、闭环仿真测试及传感器数据模拟等领域。
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PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架，能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略，结合位置编码重用和无噪声条件范式，确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能，并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源，适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
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。
Mini DALL·E 3
Mini DALL·E 3是一款由多所高校联合开发的交互式文本到图像生成工具，支持多轮自然语言对话，实现高质量图像的生成与编辑。系统结合大型语言模型与文本到图像模型，提供内容一致性控制与问答功能，提升交互体验。广泛应用于创意设计、故事插图、概念设计、教育及娱乐等领域，具有高效、灵活和易用的特点。
