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Motion Dreamer
Motion Dreamer是由香港科技大学(广州)研发的视频生成框架,采用两阶段架构生成物理合理的视频内容。通过引入“实例流”实现从稀疏到密集的运动控制,支持用户以少量提示生成时间连贯的视频。其随机掩码训练策略增强了模型的推理能力与泛化性能,已在多个数据集上验证其优越性。适用于视频创作、动画制作、VR/AR及自动驾驶等多个领域。
TransPixar
TransPixar是由多所高校及研究机构联合开发的开源文本到视频生成工具,基于扩散变换器(DiT)架构,支持生成包含透明度信息的RGBA视频。该技术通过alpha通道生成、LoRA微调和注意力机制优化,实现高质量、多样化的视频内容生成。适用于影视特效、广告制作、教育演示及虚拟现实等多个领域,为视觉内容创作提供高效解决方案。