扩散模型
StableAnimator
StableAnimator是一款由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司及卡内基梅隆大学联合开发的高质量身份保持视频生成框架。它能够根据参考图像和姿态序列，直接生成高保真度、身份一致的视频内容，无需后处理工具。框架集成了图像与面部嵌入计算、全局内容感知面部编码器、分布感知ID适配器以及Hamilton-Jacobi-Bellman方程优化技术，确保生成视频的流畅性和真实性。StableAnimato
DiffEditor
DiffEditor是由北京大学深圳研究生院与腾讯PCG联合研发的图像编辑工具，基于扩散模型，结合图像与文本提示，支持细粒度对象移动、尺寸调整、内容拖动及跨图像编辑。采用区域随机微分方程（Regional SDE）和时间旅行策略，提升编辑准确性和灵活性。无需额外训练即可实现高效图像处理，适用于创意设计、人像修复和风景优化等场景。
TryOffDiff
TryOffDiff是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，通过高保真服装重建实现从单张穿着者照片生成标准化服装图像的功能。它能够精确捕捉服装的形状、纹理和复杂图案，并在生成模型评估和高保真重建领域具有广泛应用潜力，包括电子商务、个性化推荐、时尚设计展示及虚拟时尚秀等场景。
DiffSensei
DiffSensei是一款由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学联合开发的漫画生成框架，它结合了基于扩散的图像生成技术和多模态大型语言模型（MLLM）。该工具能够根据用户提供的文本提示和角色图像，生成具有高精度和视觉吸引力的黑白漫画面板，支持多角色场景下的互动与布局调整。其核心技术包括掩码交叉注意力机制、对话布局编码以及MLLM作为特征适配器等，广泛应用于漫画创作、个性化内容生成、教育和培训等领
Prometheus
Prometheus是一款基于潜在扩散模型的3D生成工具，能够从文本描述中快速生成高质量、高保真的3D场景。其核心技术包括两阶段训练框架、RGB-D潜在空间解耦、前馈生成策略和无分类器引导，确保生成结果在视觉和几何上的准确性与一致性。适用于内容创作、游戏开发、建筑设计等多个领域，显著提升了3D内容生成的效率和质量。
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。
