3D
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。
PanoDreamer
PanoDreamer是一款基于单张图像生成连贯360° 3D场景的AI工具。其核心技术包括将全景图像生成与深度估计转化为优化任务,并引入交替最小化策略,确保场景的一致性和完整性。该工具支持全景图像及深度信息生成,可应用于虚拟现实、游戏开发、内容创作等多个领域,展现出卓越的性能表现。
RealisHuman
RealisHuman 是一个用于优化生成图像中人体部位的后处理框架,采用两阶段方法提升手部和面部等部位的真实性。它通过参考原始图像生成逼真结构,并重新绘制周围区域实现无缝融合,支持多种图像风格,适用于游戏、影视、艺术等领域。
Perception
Perception-as-Control是由阿里巴巴通义实验室开发的图像动画框架,支持对相机和物体运动的细粒度控制。它基于3D感知运动表示,结合U-Net架构的扩散模型,实现多种运动相关的视频合成任务,如运动生成、运动克隆、转移和编辑。通过三阶段训练策略,提升运动控制精度和稳定性,适用于影视、游戏、VR/AR、广告及教育等多个领域。