虚拟

Doji

Doji 是一款基于 AI 的虚拟试衣工具,用户可通过上传照片生成高精度虚拟形象,并在该形象上试穿多种服装。支持多品牌试穿及外部链接导入,提供个性化推荐与社交分享功能,提升购物体验与互动性。

LightLab

LightLab是一款基于扩散模型的图像光源控制工具,支持对图像中的光源强度、颜色、环境光以及虚拟光源进行精细调整。通过结合真实照片与合成图像训练,该工具能生成逼真的光照效果,如阴影和反射。其交互式界面使用户能够直观地进行光照编辑,适用于摄影后期、影视特效、室内设计、游戏开发和广告制作等多个领域。

OutfitAI

OutfitAI 是一款基于 AI 的时尚工具,提供虚拟试穿与个性化服装推荐服务。用户上传照片后,可预览不同风格的穿搭效果,并获得符合自身特点的搭配建议。支持多种风格选择,结合身材、衣橱和环境因素进行智能推荐,提升穿衣效率与满意度。平台注重数据安全与可持续发展,适用于个人造型、电商展示、设计创作及内容生产等多个场景。

Pixel3DMM

Pixel3DMM是由慕尼黑工业大学、伦敦大学学院和Synthesia联合开发的单图像3D人脸重建框架,基于DINOv2模型,能从单张RGB图像中准确重建出3D人脸的几何结构。该工具擅长处理复杂表情和姿态,支持身份和表情的解耦,并通过FLAME模型优化实现高精度重建。其应用场景涵盖影视游戏、VR/AR、社交视频、医疗美容和学术研究。

HRAvatar

HRAvatar是由清华大学联合IDEA团队推出的单目视频重建技术,能够从普通单目视频中生成高质量、可重光照的3D头像。它采用可学习的形变基和线性蒙皮技术,结合精确的表情编码器和物理渲染模型,实现高精度重建和实时渲染(约155 FPS)。支持材质编辑、跨视角渲染和动画化,适用于数字人、虚拟主播、AR/VR、游戏开发和影视制作等领域。

3DTown

3DTown是由哥伦比亚大学联合Cybever AI等机构开发的AI工具,能够从单张俯视图生成高精度的3D城镇场景。它采用区域化生成和空间感知3D修复技术,将输入图像分解为重叠区域,分别生成3D内容并修复缺失结构,确保几何和纹理一致性。支持多种风格的场景生成,适用于虚拟世界构建、游戏开发、机器人模拟等领域,优于现有方法。

Vid2World

Vid2World是由清华大学和重庆大学联合开发的创新框架,能够将全序列、非因果的被动视频扩散模型(VDM)转换为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。该模型基于视频扩散因果化和因果动作引导两大核心技术,解决了传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World支持高保真视频生成、动作条件化、自回归生成和因果推理,适用于机器人操作、游戏模拟等复杂环境,具有广泛的应用前景。

MTVCrafter

MTVCrafter是由中国科学院深圳先进技术研究院计算机视觉与模式识别实验室、中国电信人工智能研究所等机构推出的新型人类图像动画框架,基于4D运动标记化(4DMoT)和运动感知视频扩散Transformer(MV-DiT)实现高质量动画生成。该工具直接对3D运动序列建模,支持泛化到多种角色和风格,保持身份一致性,并在TikTok基准测试中取得优异成绩。其应用场景包括数字人动画、虚拟试穿、沉浸式内

Cartwheel

Cartwheel 是一款基于文本到动画(Text-to-Motion)技术的 AI 3D 动画生成平台,用户只需输入文本描述即可快速生成高质量的 3D 角色动画。平台结合深度学习与传统动画技术,支持动作捕捉、自动化运动合成,并与主流 3D 软件无缝集成。其功能包括文本驱动动画、可编辑动画、动作库预设等,适用于游戏开发、影视制作、广告营销、VR/AR 及教育等多个场景。Cartwheel 提供不同

Direct3D

Direct3D-S2是由南京大学、DreamTech、复旦大学和牛津大学联合开发的高分辨率3D生成框架,基于稀疏体积表示和空间稀疏注意力(SSA)机制,提升扩散变换器(DiT)的计算效率并降低训练成本。该框架包含全端到端的稀疏SDF变分自编码器(SS-VAE),支持多分辨率训练,在1024³分辨率下仅需8个GPU即可训练。Direct3D-S2能够从图像生成高分辨率3D形状,具有精细几何细节和高