OmniConsistency
OmniConsistency 是新加坡国立大学推出的图像风格迁移模型，旨在解决复杂场景下风格化图像的一致性问题。该模型采用两阶段训练策略，将风格学习与一致性学习解耦，并支持与任意风格的 LoRA 模块集成，实现高效且灵活的风格化效果。它在多种风格下保持图像的语义、结构和细节一致性，具备更高的灵活性和泛化能力，在实验中表现出与 GPT-4o 相当的性能。
学习
VisoMaster
VisoMaster 是一款基于 AI 的面部编辑与换脸工具，支持图片、视频及直播场景，能生成自然逼真的换脸效果。采用 GPU 加速与自定义模型功能，适用于影视、广告、视频创作等领域。核心技术包括深度学习与 GANs，实现高精度面部特征提取与图像合成，支持实时预览与参数调整，提升用户体验与效率。
Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
Reverb ASR
Reverb ASR是一款基于深度学习的开源自动语音识别与说话人分离工具，采用20万小时高质量英语语音数据训练，具备高精度语音转录能力，支持逐字稿控制及多种解码模式。其显著特点是擅长处理长时间语音内容，并在长篇幅识别任务中超越其他开源模型。Reverb ASR适用于播客、会议记录、法庭记录等多个应用场景，为用户提供灵活且高效的语音转文字解决方案。
