扩散模型

F

F-Lite是一款由Freepik与FAL开源项目联合开发的10B参数文本到图像生成模型,基于版权安全数据集训练,支持商业应用。它采用T5-XXL文本编码器,结合扩散模型架构,实现高精度图像生成。支持多分辨率输出,包含256、512和1024像素,并推出专为纹理优化的F-Lite Texture版本。模型通过强化学习和多项优化技术提升生成质量与效率,适用于创意设计、内容创作、游戏开发等多个领域。

VideoDrafter

一个高质量视频生成的开放式扩散模型,相比之前的生成视频模型,VideoDrafter最大的特点是能在主体不变的基础上,一次性生成多个场景的视频。

TPDM

TPDM是一种基于扩散模型的图像生成技术,通过引入时间预测模块(TPM)和强化学习优化策略,实现了对去噪步骤的自适应调整,从而在保证图像质量的同时提高了生成效率。该模型适用于多种应用场景,包括文本到图像生成、艺术创作辅助以及数字媒体内容生产等,广泛应用于广告、游戏设计、影视制作等领域。

I2VEdit

I2VEdit是一款基于图像到视频扩散模型的先进视频编辑框架,通过首帧编辑实现全视频效果传播。它能够保持视频的时间和运动一致性,支持局部与全局编辑任务,包括更换对象、风格转换等,并广泛应用于社交媒体内容创作、视频后期制作、虚拟试穿等领域。

OmniCam

OmniCam 是一种基于多模态输入的高级视频生成框架,结合大型语言模型与视频扩散模型,实现高质量、时空一致的视频内容生成。支持文本、视频或图像作为输入,精确控制摄像机运动轨迹,具备帧级操作、复合运动、速度调节等功能。采用三阶段训练策略提升生成效果,并引入 OmniTr 数据集增强模型性能。适用于影视、广告、教育及安防等多个领域,提高视频创作效率与质量。

Index

Index-AniSora是由哔哩哔哩开发的动漫视频生成模型,支持多种动画风格的生成,涵盖番剧、国创、VTuber等内容。其核心技术包括扩散模型、时空掩码模块和Transformer架构,具备图像到视频生成、帧插值、局部引导等能力。模型提供高质量数据集,适用于动画制作、创意验证、教育及营销等多个领域。

SVDQuant

SVDQuant是一种由MIT研究团队开发的后训练量化技术,专注于通过4位量化减少扩散模型的内存占用和推理延迟。它利用低秩分支技术吸收量化异常值,支持DiT和UNet架构,并能无缝集成LoRAs。SVDQuant适用于移动设备、个人电脑、云计算平台及低功耗设备,可大幅提升图像生成和处理效率。

SPAR3D

SPAR3D是一种基于两阶段设计的单图像3D重建工具,能从单张2D图像生成高质量的3D网格。它结合点扩散模型与三平面Transformer技术,实现快速、精确的几何与纹理重建,并支持用户交互式编辑。适用于增强现实、影视制作、工业设计等多个领域。

VLOGGER

VLOGGER AI是一款由谷歌研究团队开发的多模态扩散模型,主要用于从单一输入图像和音频样本生成逼真的、连贯的人像动态视频。该工具能够根据音频控制人物动作,包括面部表情、唇部动作、头部运动、眼神、眨眼及上身和手部动作,实现音频驱动的视频合成。VLOGGER生成的视频具有高度的真实性和多样性,能够展示原始主体的不同动作和表情。此外,VLOGGER还可以用于编辑现有视频和跨语言视频内容适配。

TANGLED

TANGLED是一种3D发型生成技术,可从多种风格和视角的图像中生成高质量发丝。其核心技术包括多视图线稿扩散框架与参数化后处理模块,支持复杂发型的细节修复。该工具具备文化包容性,适用于动画、AR及虚拟试妆等场景,提升发型设计效率与真实性。