扩散模型
InstructMove
InstructMove是由东京大学与Adobe合作开发的图像编辑模型，基于视频帧对变化学习如何根据指令进行图像操作。它能够执行非刚性编辑、视角调整和元素重排等任务，同时支持精确的局部编辑。该模型采用真实视频数据训练，提升编辑自然性与真实性，适用于影视、广告、设计等多个领域。其技术基于多模态语言模型和扩散模型，结合掩码和ControlNet等控制机制，实现灵活高效的图像编辑。
LucidDreamer
LucidDreamer，可以从单个图像的单个文本提示中生成可导航的3D场景。 单击并拖动（导航）/移动和滚动（缩放）以感受3D。
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。
VideoAnydoor
VideoAnydoor是一款由多所高校与研究机构联合开发的视频对象插入系统，基于文本到视频的扩散模型，支持高保真对象插入与精确运动控制。其核心模块包括ID提取器和像素变形器，能实现对象的自然融合与细节保留。该工具适用于影视特效、虚拟试穿、虚拟旅游、教育等多个领域，具备良好的通用性和扩展性。
TryOffDiff
TryOffDiff是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，通过高保真服装重建实现从单张穿着者照片生成标准化服装图像的功能。它能够精确捕捉服装的形状、纹理和复杂图案，并在生成模型评估和高保真重建领域具有广泛应用潜力，包括电子商务、个性化推荐、时尚设计展示及虚拟时尚秀等场景。
