扩散模型

PersonaMagic

PersonaMagic 是一种基于文本条件策略的人脸生成技术,通过动态嵌入学习和双平衡机制实现高保真个性化图像生成。该工具可依据文本提示调整人脸风格、表情和背景,同时保持身份特征。支持单图像训练,降低数据需求,并可与其他模型结合使用。实验显示其在文本对齐和身份保持方面表现优异,适用于娱乐、游戏、影视及营销等多个领域。

GEN3C

GEN3C是由NVIDIA、多伦多大学和向量研究所联合开发的生成式视频模型,基于点云构建3D缓存,结合精确的相机控制和时空一致性技术,实现高质量视频生成。支持从单视角到多视角的视频创作,具备3D编辑能力,适用于动态场景和长视频生成。在新型视图合成、驾驶模拟、影视制作等领域有广泛应用前景。

混元DiT

混元DiT(Hunyuan-DiT)是腾讯混元团队开源的高性能文本到图像的扩散Transformer模型,具备细粒度的中英文理解能力,能够生成多分辨率的高质量图像。该模型结合了双语CLIP和多语言T5编码器,通过精心设计的数据管道进行训练和优化。混元DiT的主要功能包括双语文本到图像生成、细粒度中文元素理解、长文本处理能力、多尺寸图像生成、多轮对话和上下文理解、高一致性和艺术性。此外,混元DiT在

BrushNet

BrushNet是一款基于扩散模型的图像修复工具,采用双分支架构处理遮罩区域。它能够实现像素级修复,保持修复区域与原始图像的一致性和高质量。BrushNet适用于多种场景和风格的图像,包括人类、动物、室内和室外场景,以及自然图像、铅笔画、动漫、插画和水彩画等。通过与预训练扩散模型结合,BrushNet提供灵活的修复控制,同时保留未遮罩区域的细节。

Boximator

Boximator是一种视频合成技术,通过引入硬框和软框实现对视频中对象的位置、形状或运动路径的精细控制。它基于视频扩散模型,通过多阶段训练和自跟踪技术,确保视频合成过程中的高质量和逼真度。应用场景包括电影和电视制作、游戏开发以及VR和AR内容创作。

LLaDA

LLaDA是一款基于扩散模型框架的新型大型语言模型,由中国人民大学高瓴AI学院与蚂蚁集团联合开发。它通过正向掩蔽和反向恢复机制建模文本分布,采用Transformer作为掩蔽预测器,优化似然下界提升生成效果。LLaDA在上下文学习、指令遵循和双向推理方面表现突出,尤其在反转推理任务中克服了传统自回归模型的局限。其8B参数版本在多项基准测试中表现优异,适用于多轮对话、文本生成、代码生成、数学推理和语

Audio

Audio-SDS是由NVIDIA研发的音频处理技术,基于文本提示引导音频生成,支持音效生成、音源分离、FM合成及语音增强等多种任务。该技术无需重新训练模型,即可将预训练音频扩散模型扩展为多功能工具,具备高效推理能力,适用于游戏、音乐制作、教育及智能家居等多个领域。

StableAnimator

StableAnimator是一款由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司及卡内基梅隆大学联合开发的高质量身份保持视频生成框架。它能够根据参考图像和姿态序列,直接生成高保真度、身份一致的视频内容,无需后处理工具。框架集成了图像与面部嵌入计算、全局内容感知面部编码器、分布感知ID适配器以及Hamilton-Jacobi-Bellman方程优化技术,确保生成视频的流畅性和真实性。StableAnimato

Leffa

Leffa是一种基于注意力机制的可控人物图像生成框架,通过流场学习精确控制人物的外观和姿势。其核心技术包括正则化损失函数、空间一致性及模型无关性,能够在保持细节的同时提升图像质量。Leffa广泛应用于虚拟试穿、增强现实、游戏开发及影视后期制作等领域,展现出卓越的性能与灵活性。

PSHuman

PSHuman是一款基于跨尺度多视图扩散模型的单图像3D人像重建工具,仅需一张照片即可生成高保真度的3D人体模型,支持全身姿态和面部细节的精确重建。其核心技术包括多视角生成、SMPL-X人体模型融合及显式雕刻技术,确保模型在几何和纹理上的真实感。该工具适用于影视、游戏、VR/AR、时尚设计等多个领域,具备高效、精准和易用的特点。