DanceFusion
DanceFusion是一款由清华大学开发的开源框架，专注于音频驱动的舞蹈动作生成与重建。它采用分层时空Transformer-VAE和扩散模型，能够处理不完整或嘈杂的数据，生成与音乐高度同步的逼真舞蹈动作。该工具支持多种应用场景，包括内容创作、虚拟现实、互动娱乐、舞蹈教育以及动画制作等，展现了其在多领域的应用价值。
虚拟现实
PrimitiveAnything
PrimitiveAnything是由腾讯AIPD与清华大学联合开发的3D形状生成框架，通过将复杂3D形状分解为基本基元并自回归生成，实现高质量、高保真度的3D模型重建。其支持从文本或图像生成内容，具备高效存储、模块化设计及良好的泛化能力，适用于3D建模、游戏开发、UGC创作及VR/AR应用等领域。
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。
Krea Stage
Krea Stage 是一款基于 AI 技术的工具，能够将 2D 图像快速转换为可编辑的 3D 场景，并支持视频生成。用户可通过直观界面实时调整物体、光影和视角，无需专业建模知识。适用于影视、游戏、艺术、VR 和广告等多个领域，提升了 3D 内容创作的效率和灵活性。
ClotheDreamer
ClotheDreamer是一项基于文本描述生成高保真3D服装的技术，采用Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS) 和双向Score Distillation Sampling (SDS) 等先进技术，支持自定义模板输入和多体型适配，适用于虚拟试穿、游戏开发、电影制作及虚拟现实等场景。
