生成模型

IMAGPose

IMAGPose是由南京理工大学开发的统一条件框架,用于人体姿态引导的图像生成。其核心功能包括多场景适应、细节与语义融合、灵活对齐及全局一致性保障。通过FLC、ILC和CVA模块,解决了传统方法在生成多样姿态图像时的局限性,适用于虚拟现实、影视制作、电商展示等多个领域。

Video Alchemist

Video Alchemist是一款由Snap公司研发的视频生成模型,支持多主体和开放集合的个性化视频生成。它基于Diffusion Transformer模块,通过文本提示和参考图像生成视频内容,无需测试优化。模型引入自动数据构建和图像增强技术,提升主体识别能力。同时,研究团队提出MSRVTT-Personalization基准,用于评估视频个性化效果。该工具适用于短视频创作、动画制作、教育、剧

Vidu Q1

Vidu Q1是清华大学朱军教授团队研发的高可控视频生成模型,支持1080p高清视频生成,具备精准音效控制、多主体一致性调节、局部超分重建等功能。在多项国际评测中表现优异,包括VBench和SuperCLUE榜单均获第一。模型基于扩散模型与U-ViT架构,融合文本、图像和视频信息,适用于影视制作、广告宣传及动画创作等领域。

VideoWorld

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型,能够通过未标注视频数据学习复杂知识,包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型(LDM)和逆动态模型(IDM),支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异,且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。

VideoJAM

VideoJAM是Meta开发的视频生成框架,旨在提升视频运动连贯性。通过联合学习外观与运动信息,在训练阶段同时预测像素和运动特征,并在推理阶段利用动态引导机制优化生成结果。该技术具备高度通用性,可适配多种视频生成模型,无需调整训练数据或模型结构,已在多项基准测试中表现优异,适用于影视、游戏、教育等多个领域。

Red_Panda

Red_Panda 是一款由 Recraft AI 开发的先进 AI 图像生成工具,以其高精度的文本到图像转换能力和卓越的解剖学准确性著称。它能够生成复杂长文本对应的高质量图像,支持用户通过风格控制和图形设计工具实现个性化定制。此外,Red_Panda 还具备矢量图像生成能力,并集成 AI 图像编辑功能,广泛应用于设计、品牌营销、教育及出版等多个领域。

S2V

S2V-01是MiniMax研发的视频生成模型,基于单图主体参考架构,可快速生成高质量视频。它能精准还原图像中的面部特征,保持角色一致性,并通过文本提示词灵活控制视频内容。支持720p、25fps高清输出,具备电影感镜头效果,适用于短视频、广告、游戏、教育等多种场景,具有高效、稳定和高自由度的特点。

Wan2.1

Wan2.1是阿里云推出的开源AI视频生成模型,支持文生视频与图生视频,具备复杂运动生成和物理模拟能力。采用因果3D VAE与视频Diffusion Transformer架构,性能卓越,尤其在Vbench评测中表现领先。提供专业版与极速版,适应不同场景需求,已开源并支持多种框架,便于开发与研究。

混元图像2.0

混元图像2.0是腾讯开发的AI图像生成工具,支持文本、语音、草图等多种输入方式,具备实时生成能力。其采用单双流DiT架构和多模态大语言模型,生成图像写实性强、细节丰富,且响应速度快,适用于创意设计、广告营销、教育、游戏等多个领域。用户可通过网页端直接操作,实现高效的图像创作体验。

Stability AI开源Stable Diffusion 3 Medium文生图模型

Stable Diffusion 3 Medium是一款由Stability AI开源的文本到图像生成模型,拥有20亿个参数,适用于消费级和企业级GPU。该模型具备照片级真实感、强大的提示理解和排版能力,以及高资源效率。此外,它还支持API试用,并得到了NVIDIA和AMD的支持,以优化其性能。Stability AI致力于开放和安全的AI应用,并计划持续改进SD3 Medium。