MVGenMaster
MVGenMaster是一款基于多视图扩散模型的工具，利用增强的3D先验技术实现新视角合成任务。它可以从单一图像生成多达100个新视图，具有高度的灵活性和泛化能力。模型结合了度量深度、相机姿态扭曲以及全注意力机制等技术，支持高效的前向传播过程，同时兼容大规模数据集。MVGenMaster在视频游戏、电影特效、虚拟现实、3D建模及建筑可视化等领域具有广泛应用前景。
模型
AnchorCrafter
AnchorCrafter是一款基于扩散模型的智能视频生成工具，利用人-物交互（HOI）技术生成高质量主播风格产品推广视频。它支持物体外观保持、运动控制、遮挡处理及细节增强学习，适用于在线购物、社交媒体营销、电视广告制作等多个领域，显著提升视频真实感和互动性。
FlagevalMM
FlagEvalMM是一个由北京智源人工智能研究院开发的开源多模态模型评测框架，专注于评估处理文本、图像、视频等多模态任务的模型性能。它支持多种任务和指标，采用解耦评测与推理的设计，提供统一的评测流程，集成丰富模型库并兼容多种后端引擎。该工具适用于学术研究、工业应用、模型开发、教育领域及内容创作等多个场景。
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。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
Diffusion Self
Diffusion Self-Distillation (DSD) 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的零样本定制图像生成技术，通过自动生成数据集并微调模型，支持文本条件下的图像到图像转换任务。其核心在于利用生成图像网格与视觉语言模型筛选高质量配对数据集，实现无需人工干预的身份保持定制化图像生成。该技术广泛应用于艺术创作、游戏开发、影视制作、广告营销及个性化商品等领域。
