扩散模型

ResAdapter

ResAdapter是一种专为扩散模型设计的分辨率适配器,允许图像生成模型生成任意分辨率和宽高比的图像,同时保持原始风格。其主要功能包括分辨率插值、分辨率外推、域一致性、即插即用设计以及广泛的兼容性。通过在扩散模型中插入ResCLoRA和引入ResENorm,ResAdapter能够在不影响模型风格的情况下扩展其分辨率范围。

InfiniteYou

InfiniteYou 是由字节跳动推出的基于扩散变换器的身份保持图像生成框架,通过 InfuseNet 注入身份特征,确保生成图像与输入图像的高度相似。结合多阶段训练策略,提升文本与图像对齐、图像质量和美学效果。支持插件化设计,兼容多种工具,适用于社交媒体、影视制作、广告营销等多个领域。

VMix

VMix是一款提升文本到图像生成美学质量的工具,通过解耦文本内容与美学描述,并引入细粒度美学标签,增强图像在色彩、光线、构图等方面的视觉表现。其核心技术为交叉注意力混合控制模块,可在不改变原有模型结构的情况下注入美学条件,保持图文一致性。VMix兼容多种扩散模型及社区模块,支持多源输入、高质量视频处理、实时直播与远程协作,广泛应用于电视直播、网络直播、现场活动及虚拟演播室等场景。

DreaMoving

DreaMoving是一个基于扩散模型的人类视频生成框架,由阿里巴巴集团研究团队开发。该框架通过视频控制网络(Video ControlNet)和内容引导器(Content Guider)实现对人物动作和外观的精确控制,允许用户通过文本或图像提示生成个性化视频内容。其主要功能包括定制化视频生成、高度可控性、身份保持、多样化的输入方式以及易于使用的架构设计。DreaMoving广泛应用于影视制作、游

DistriFusion

DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A

Audio2Photoreal

从音频生成全身逼真的虚拟人物形象。它可以从多人对话中语音中生成与对话相对应的逼真面部表情、完整身体和手势动作。

ELLA

ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)是一种由腾讯研究人员开发的方法,旨在提升文本到图像生成模型的语义对齐能力。它通过引入时序感知语义连接器(TSC),动态提取预训练大型语言模型(LLM)中的时序依赖条件,从而提高模型对复杂文本提示的理解能力。ELLA无需重新训练,可以直接应用于预训练的LLM和U-Net模型,且能与现有模型和工具无缝集成,显著提升

MultiTalk

MultiTalk是由中山大学深圳校区、美团和香港科技大学联合推出的音频驱动多人对话视频生成框架。它根据多声道音频输入、参考图像和文本提示,生成包含人物互动且口型与音频一致的视频。通过Label Rotary Position Embedding (L-RoPE) 方法解决多声道音频与人物绑定问题,并采用部分参数训练和多任务训练策略,保留基础模型的指令跟随能力。MultiTalk适用于卡通、歌唱及

谷歌DeepMind推出V2A技术,可为无声视频添加逼真音效

DeepMind推出的V2A(Video-to-Audio)模型能够将视频内容与文本提示相结合,生成包含对话、音效和音乐的详细音频轨道。它不仅能够与DeepMind自身的视频生成模型Veo协同工作,还能与其他视频生成模型,如Sora、可灵或Gen 3等,进行集成,从而为视频添加戏剧性的音乐、逼真的音效或与视频中角色和情绪相匹配的对话。V2A的强大之处在于其能够为每个视频输入生成无限数量的音轨。该模

Dream

Dream-7B是由香港大学与华为诺亚方舟实验室联合开发的开源扩散模型,支持文本、数学和代码生成,具备双向上下文建模能力和灵活的生成控制。其在通用任务、数学推理和编程方面表现优异,适用于文本创作、数学求解、编程辅助及复杂任务规划等多种场景,提供高效且高质量的生成服务。