TimesFM 2.0
TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型，采用仅解码器架构，支持处理长达2048个时间点的单变量序列，具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练，覆盖多个领域，具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景，为数据分析与决策提供支持。
模型
Insert Anything
Insert Anything是由多所高校联合开发的图像插入框架，支持多种场景下的对象无缝融合，如艺术创作、虚拟试穿和影视特效等。基于大规模数据集训练，具备高分辨率输出与语义一致性保障。用户可通过掩码或文本指令实现精准控制，适用于创意设计与数字内容生成领域。
MakeAnything
MakeAnything是由新加坡国立大学Show Lab团队开发的多领域程序性序列生成框架，能够根据文本或图像生成高质量的分步教程。它采用扩散变换器和ReCraft模型，支持从文本到过程和从图像到过程的双向生成。覆盖21个领域，包含超24,000个标注序列，具备良好的逻辑连贯性和视觉一致性，适用于教育、艺术、工艺传承及内容创作等多种场景。
FlagevalMM
FlagEvalMM是一个由北京智源人工智能研究院开发的开源多模态模型评测框架，专注于评估处理文本、图像、视频等多模态任务的模型性能。它支持多种任务和指标，采用解耦评测与推理的设计，提供统一的评测流程，集成丰富模型库并兼容多种后端引擎。该工具适用于学术研究、工业应用、模型开发、教育领域及内容创作等多个场景。
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
