生成
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。
VisoMaster
VisoMaster 是一款基于 AI 的面部编辑与换脸工具，支持图片、视频及直播场景，能生成自然逼真的换脸效果。采用 GPU 加速与自定义模型功能，适用于影视、广告、视频创作等领域。核心技术包括深度学习与 GANs，实现高精度面部特征提取与图像合成，支持实时预览与参数调整，提升用户体验与效率。
Wonderland
Wonderland是一项由多伦多大学、Snap和UCLA联合开发的技术，能够基于单张图像生成高质量的3D场景，并支持精确的摄像轨迹控制。它结合了视频扩散模型和大规模3D重建模型，解决了传统3D重建技术中的视角失真问题，实现了高效的三维场景生成。Wonderland在多个基准数据集上的3D场景重建质量均优于现有方法，广泛应用于建筑设计、虚拟现实、影视特效、游戏开发等领域。
Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 推出的混合推理模型，支持标准模式与扩展思考模式，适用于复杂任务处理和日常交互。其在数学、物理、编程等领域表现卓越，尤其在代码生成与理解方面领先。模型优化了安全性，减少误拒率，并支持多平台接入。适用于软件开发、前端设计、科学计算及企业自动化等多个场景。
