训练
GameFactory
GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架，专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型，结合开放域数据与高质量游戏数据，通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持，适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。
Matryoshka Diffusion Models
Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的创新扩散模型，专为生成高分辨率图像和视频而设计。通过多尺度扩散机制与NestedUNet架构，MDM实现了高效的信息共享与渐进式训练，显著提升了模型的训练效率与生成质量。该模型适用于资源受限的环境，可减少训练步骤并保持生成图像的细节与清晰度。其主要功能包括高分辨率图像生成、多分辨率处理、特征共享以及渐进式训练
SwiftBrush V2
SwiftBrush V2 是一款基于文本到图像的单步扩散模型，通过改进权重初始化、LoRA训练及夹紧CLIP损失等技术，实现了与多步Stable Diffusion模型相媲美的性能。它无需真实图像数据即可训练，显著提升了生成速度和图像质量，广泛应用于艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域。
Qwen3 Reranker
Qwen3 Reranker是阿里巴巴通义千问团队推出的文本重排序模型，属于Qwen3模型家族。它采用单塔交叉编码器架构，能够对文本对进行相关性评估并输出得分，支持超过100种语言。通过多阶段训练范式和高质量数据训练，模型在MTEB排行榜上表现优异。Qwen3 Reranker可用于语义检索、文本分类、情感分析和代码搜索等场景，提升信息检索效率和准确性。
