扩散模型

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Lemon Slice Live

Lemon Slice Live 是一款基于扩散变换器模型（DiT）的实时视频聊天工具，可将图片转化为可互动的动画角色，支持多语言和实时对话。通过优化模型提升流畅度与响应速度，适用于娱乐、教育、营销等多种场景，结合语音识别、文本生成等技术，提供完整的交互体验。

AI项目与工具 2025年06月11日 61 点赞 0 评论 443 浏览

DiTCtrl

DiTCtrl是一种基于多模态扩散变换器架构的视频生成工具，能够利用多个文本提示生成连贯且高质量的视频内容，无需额外训练即可实现零样本多提示视频生成。它通过KV共享和潜在混合策略优化不同提示间的平滑过渡，同时在MPVBench基准上表现出色，适用于电影、游戏、广告及新闻等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 18 点赞 0 评论 444 浏览

Imagen 4

Imagen 4是谷歌推出的最新图像生成AI模型，支持高达2K分辨率的图像生成，具备出色的细节呈现能力，可清晰展示复杂织物纹理、水滴折射及动物毛发质感。其文本渲染能力显著提升，适合广告、漫画等设计场景。支持多种艺术风格，包括超现实、抽象、插图和摄影，满足多样化创作需求。同时，Imagen 4拥有快速生成模式和高效的特征蒸馏技术，提升了生成速度，并已集成到Gemini应用、Google Worksp

AI项目与工具 2025年06月11日 76 点赞 0 评论 445 浏览

OOTDiffusion

OOTDiffusion是一款开源AI虚拟试衣工具，支持根据用户上传的模特和服装图片生成自然贴合的试穿效果，具有智能适配、多种试穿模式及快速生成等特点。它通过预训练扩散模型、Outfitting UNet、Outfitting Fusion等技术实现高质量服装图像生成，适用于电商、设计、定制服务等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 81 点赞 0 评论 445 浏览

BlockDance

BlockDance是由复旦大学与字节跳动联合开发的扩散模型加速技术，通过识别结构相似的时空特征（STSS）减少冗余计算，提升推理效率达25%-50%。结合强化学习的BlockDance-Ada模块实现动态资源分配，平衡速度与质量。适用于图像、视频生成及实时应用，支持多种模型，兼顾高效与高质，适用于资源受限环境。

AI项目与工具 2025年06月12日 38 点赞 0 评论 446 浏览

AvatarGO

AvatarGO是由南洋理工大学、上海AI Lab和香港大学联合开发的AI框架，能够根据文本描述生成高质量的4D人体与物体交互场景。其核心在于利用LLM引导的接触重定位、空间感知的分数蒸馏采样和运动优化技术，实现精确的接触识别与动画生成，有效解决穿透问题。支持多种人物与物体组合，适用于虚拟导购、展厅讲解、VR/AR内容创作等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 17 点赞 0 评论 447 浏览

HoloTime

HoloTime 是由北京大学深圳研究生院与鹏城实验室联合开发的全景 4D 场景生成框架，可将单张全景图像转化为动态视频，并进一步重建为沉浸式 4D 场景。其核心技术包括全景动画生成器（Panoramic Animator）和时空重建技术，结合 360World 数据集进行训练，实现高质量的视频生成与场景重建。该工具支持 VR/AR 应用，适用于虚拟旅游、影视制作、游戏开发等多个领域，提供高效的沉

AI项目与工具 2025年06月11日 20 点赞 0 评论 448 浏览

VPP

VPP（Video Prediction Policy）是清华大学与星动纪元联合开发的AIGC机器人模型，基于视频扩散模型实现未来场景预测与动作生成。支持高频预测与跨机器人本体学习，显著降低对真实数据的依赖。在复杂任务中表现出色，适用于家庭、工业、医疗、教育等多个领域。其开源特性推动了具身智能机器人技术的发展。

AI项目与工具 2025年06月11日 61 点赞 0 评论 449 浏览

MMaDA

MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是由普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动联合开发的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多种功能。其采用统一的扩散架构和模态不可知设计，结合混合长链推理微调策略与UniGRPO强化学习算法，提升跨模态任务性能。MMaDA在多项任务中表现优异，适用于内容创作、教育辅助、智能客

AI项目与工具 2025年06月11日 80 点赞 0 评论 449 浏览

IterComp

IterComp是一种基于迭代反馈学习机制的文本到图像生成框架，由多所顶尖高校的研究团队联合开发。它通过整合多个开源扩散模型的优势，利用奖励模型和迭代优化策略，显著提升了生成图像的质量和准确性，尤其在多类别对象组合与复杂语义对齐方面表现突出，同时保持较低的计算开销。IterComp适用于艺术创作、游戏开发、广告设计、教育和媒体等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 31 点赞 0 评论 454 浏览