注意力机制
DuoAttention
DuoAttention是由MIT韩松团队提出的新型框架，通过区分“检索头”和“流式头”两种注意力机制，显著提升了大型语言模型在处理长上下文时的推理效率。该框架有效减少了内存占用，加速了解码和预填充过程，并保持了模型的准确性。它适用于多轮对话、长文档处理、学术研究以及内容推荐等多个领域。
AnimateDiff
AnimateDiff是一款由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学的研究人员共同开发的框架，旨在将文本到图像模型扩展为动画生成器。该框架利用大规模视频数据集中的运动先验知识，允许用户通过文本描述生成动画序列，无需进行特定的模型调优。AnimateDiff支持多种领域的个性化模型，包括动漫、2D卡通、3D动画和现实摄影等，并且易于与现有模型集成，降低使用门槛。
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
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。
FlashVideo
FlashVideo是由字节跳动团队研发的高分辨率视频生成框架，采用两阶段方法优化计算效率。第一阶段在低分辨率下生成高质量内容，第二阶段通过流匹配技术提升至1080p，仅需4次函数评估。其特点包括高效计算、细节增强、快速预览及多场景应用，适用于广告、影视、教育等领域。
