扩散模型
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
书生·筑梦2.0（Vchitect 2.0）
书生·筑梦2.0是一款由上海人工智能实验室开发的开源视频生成大模型，支持文本到视频和图像到视频的转换，生成高质量的2K分辨率视频内容。它具备灵活的宽高比选择、强大的超分辨率处理能力以及创新的视频评测框架，适用于广告、教育、影视等多个领域。
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。
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
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
GameFactory
GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架，专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型，结合开放域数据与高质量游戏数据，通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持，适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。
