ReCamMaster
ReCamMaster 是由浙江大学与快手科技联合开发的视频重渲染框架，支持根据用户指定的相机轨迹生成新视角视频。采用预训练模型与帧维度条件机制，实现视频视角、运动轨迹的灵活调整。具备视频稳定化、超分辨率、外扩等功能，适用于视频创作、后期制作、自动驾驶和虚拟现实等领域，提升视频内容的表现力与质量。
深度学习
VideoGrain
VideoGrain是由悉尼科技大学与浙江大学联合研发的零样本多粒度视频编辑框架，支持类别级、实例级和部件级的精细化视频修改。它通过调节时空交叉注意力和自注意力机制，提升文本提示对目标区域的控制能力，确保时间一致性与特征分离，显著优于现有T2I和T2V方法。该工具无需额外参数调整，具备高效计算性能，适用于影视制作、广告营销、内容创作等多个领域。
DreamClear
DreamClear是一款由中国科学院自动化研究所与字节跳动团队联合开发的高性能图像修复工具，利用深度学习技术将低质量图像恢复为高质量图像，同时注重隐私保护。其核心技术包括深度扩散先验、方差保持采样和自适应调制器混合模块，广泛应用于图像质量提升、细节恢复、隐私保护及商业项目开发等领域。
WarriorCoder
WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型，采用专家对抗机制生成高质量训练数据，无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能，在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能，适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量，提升泛化能力与多样性。
FancyVideo
FancyVideo是一款由360公司与中山大学合作开发的AI文生视频模型，采用创新的跨帧文本引导模块（CTGM）。它能够根据文本描述生成连贯且动态丰富的视频内容，支持高分辨率视频输出，并保持时间上的连贯性。作为开源项目，FancyVideo提供了详尽的文档和代码库，便于研究者和开发者深入研究和应用。主要功能包括文本到视频生成、跨帧文本引导、时间信息注入及时间亲和度细化等。
