产品库

基于扩散模型的2D视频生成系统，实现人-物交互动画。

AnchorCrafter是一个创新的扩散模型系统，旨在生成包含目标人物和定制化对象的2D视频，通过人-物交互（HOI）的集成，实现高视觉保真度和可控交互。该系统通过HOI-外观感知增强从任意多视角识别对象外观的能力，并分离人和物的外观；HOI-运动注入则通过克服对象轨迹条件和相互遮挡管理的挑战，实现复杂的人-物交互。此外，HOI区域重新加权损失作为训练目标，增强了对对象细节的学习。该技术在保持对象外观和形状意识的同时，也维持了人物外观和运动的一致性，对于在线商务、广告和消费者参与等领域具有重要意义。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。

大规模视频生成的自回归扩散模型

MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型，它将掩码自回归（MAR）的优势整合到统一的扩散模型（DM）框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成，支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效，将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型，使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆，并且在几次推理步骤内，就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。

视频扩散模型加速工具，无需训练即可生成高质量视频内容。

FasterCache是一种创新的无需训练的策略，旨在加速视频扩散模型的推理过程，并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率，同时保持或提升内容的质量，这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发，项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供，主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。

开源视频生成模型

genmoai/models 是一个开源的视频生成模型，代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1，是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型，从零开始训练，是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性，显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布，用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。

重新定义视频创作

Hailuo AI Video Generator 是一款利用人工智能技术，根据文本提示自动生成视频内容的工具。它通过深度学习算法，将用户的文字描述转化为视觉图像，极大地简化了视频制作流程，提高了创作效率。该产品适用于需要快速生成视频内容的个人和企业，特别是在广告、社交媒体内容制作和电影预览等领域。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

高效生成一致性人物视频动画的模型

UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

使用Dream Machine API生成视频的Python脚本。

Dream Machine API是一个Python脚本，使用Dream Machine API来生成视频，并异步检查视频生成状态，输出最新生成的视频链接。它需要Python 3.7+环境和requests、aiohttp库支持。用户需要登录LumaAI的Dream Machine网站获取access_token以使用该脚本。

视频生成模型,支持无限长度高保真虚拟人视频生成

MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架,支持无限长度视频生成,采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型,支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能,兼容Stable Diffusion生态系统,包括基础模型、LoRA、ControlNet等。它支持多参考图像技术,如IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IPAdapterFaceID等。MuseV的优势在于可生成高保真无限长度视频,定位于视频生成领域。

基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架

Make-Your-Anchor是一个基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架。它只需一段1分钟左右的视频素材就可以自动生成具有精确上身和手部动作的主播风格视频。该系统采用了一种结构引导的扩散模型来将3D网格状态渲染成人物外观。通过两阶段训练策略,有效地将运动与特定外观相绑定。为了生成任意长度的时序视频,将frame-wise扩散模型的2D U-Net扩展到3D形式,并提出简单有效的批重叠时序去噪模块,从而突破推理时的视频长度限制。最后,引入了一种基于特定身份的面部增强模块,提高输出视频中面部区域的视觉质量。实验表明,该系统在视觉质量、时序一致性和身份保真度方面均优于现有技术。

用人工智能生成音频和视频

Sora AI Video Generator是一个使用人工智能技术生成视频的在线平台。用户只需要输入文本描述,它就可以自动生成高质量的视频动画。该平台提供强大的创意工具,使用户无需专业技术就可以创作出精美的视频内容。关键功能包括:支持多种视觉风格选择,视频分辨率高达4K,支持添加背景音乐和文字,一键生成高质量视频等。适用于视频创作者、广告公司、游戏开发者等创意行业,以及个人用户的视频内容生产。

大规模视频生成扩散模型

Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。

控制视频生成模型

传统的3D内容创作工具赋予用户直接控制场景的几何形状、外观、动作和摄像机路径，从而将他们的想象变为现实。然而，创建计算机生成的视频是一个繁琐的手动过程，可以通过新兴的文本到视频扩散模型实现自动化。尽管前景广阔，视频扩散模型难以控制，限制了用户应用自己的创造力，而不是放大它。为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，将动态3D网格的可控性与新兴扩散模型的表现力和可编辑性相结合。为此，我们的方法以动画化的低保真度渲染网格作为输入，并将从动态网格获得的地面真实对应信息注入预训练的文本到图像生成模型的各个阶段，以输出高质量和时间一致的帧。我们在各种示例上演示了我们的方法，其中动作可以通过对绑定资产进行动画化或改变摄像机路径来获得。

Show-1 将像素和潜在扩散模型结合起来，以实现高效的高质量文本到视频的生成

Show-1是一种高效的文本到视频生成模型,它结合了像素级和潜变量级的扩散模型,既能生成与文本高度相关的视频,也能以较低的计算资源要求生成高质量的视频。它首先用像素级模型生成低分辨率的初步视频,然后使用潜变量模型将其上采样到高分辨率,从而结合两种模型的优势。相比纯潜变量模型,Show-1生成的视频文本关联更准确;相比纯像素模型,它的运算成本也更低。

开源AIOps平台，管理大规模告警/事件的瑞士军刀

Keep是一个开源的AIOps平台，专为复杂环境中处理告警的团队设计。它通过AI技术增强IT运维能力，提供告警丰富、工作流、单视图界面和90多个集成选项。Keep平台支持从SRE、运维人员到工程师、初创企业和全球企业，是可靠团队的选择。产品背景信息显示，Keep在2024年宣布了270万美元的种子轮融资，并在GitHub上拥有7.8k的关注者，体现了其在开源社区的影响力和受欢迎程度。Keep提供免费试用和不同定价方案，定位于大型企业和需要高效管理告警的团队。

腾讯开源的大型视频生成模型训练框架

HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架，用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术，成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型，是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色，超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重，HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距，推动视频生成生态系统的活跃发展。

AI驱动的推文调度器，助力Twitter增长。

XBeast是一个AI驱动的推文调度器，专为Twitter用户设计，以提高其Twitter关注度和互动。它通过AI技术学习用户的声音或任何用户钦佩的账户，自动生成引人入胜、高质量的内容。用户可以创建AI推文预设，安排内容发布，并在发布前预览和完善AI生成的推文。XBeast还提供AI驱动的视觉效果和YouTube视频转推文线程的功能。产品背景信息显示，XBeast旨在为Twitter用户提供一个节省时间、提高效率的工具，帮助他们扩大影响力。产品提供不同级别的定价计划，以满足不同用户的需求。

开源无头浏览器API，云端控制浏览器舰队。

Steel是一个开源的无头浏览器API，允许用户在云端控制浏览器舰队。它支持开发者使用简单的API调用来创建即时的浏览器会话，具备自动解决CAPTCHA、代理和浏览器指纹识别等功能，以避免被标记为机器人。Steel适用于大规模的网络抓取任务和完全自动化的网络代理，使得在云端运行浏览器自动化任务变得简单。产品背景信息显示，Steel提供了80亿以上的Token抓取量和超过200,000小时的浏览器服务，平均会话启动时间少于1秒。价格方面，Steel提供了免费套餐和多种付费套餐，以满足不同规模用户的需求。

灵感激发与视频创作平台

跃问视频是一个集灵感激发与视频创作于一体的平台，它通过提供丰富的视觉和创意内容，帮助用户激发创意并创作出独特的视频。该平台以其独特的美学风格和高效的视频生成技术为主要优点，尤其在中国风题材上表现出色。跃问视频的背景信息显示，它是由阶跃星辰公司推出的，该公司在多模态能力方面遥遥领先，提供了从文本到视频的生成技术。产品定位于中高端市场，以其高质量的视频生成和优化服务吸引用户。

ComfyUI去水印工作流，一键去除水印。

ComfyUI Watermark Removal Workflow是一个专门设计用于去除图像水印的插件，它通过高效的算法帮助用户快速清除图片中的水印，恢复图片的原始美观。该插件由Exaflop Labs开发，结合了商业洞察和技术专长，旨在帮助企业实现具体的业务目标。产品背景信息显示，该团队由来自Google和Microsoft的软件工程师以及Intuit Credit Karma的产品经理组成，他们在机器学习系统方面拥有丰富的经验。产品的主要优点包括高效的水印去除能力、易用性以及对企业业务流程的优化。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面中提供。

基于文本生成姿态并进一步生成图像的模型

text-to-pose是一个研究项目，旨在通过文本描述生成人物姿态，并利用这些姿态生成图像。该技术结合了自然语言处理和计算机视觉，通过改进扩散模型的控制和质量，实现了从文本到图像的生成。项目背景基于NeurIPS 2024 Workshop上发表的论文，具有创新性和前沿性。该技术的主要优点包括提高图像生成的准确性和可控性，以及在艺术创作和虚拟现实等领域的应用潜力。

实时端到端自动驾驶的截断扩散模型

DiffusionDrive是一个用于实时端到端自动驾驶的截断扩散模型，它通过减少扩散去噪步骤来加快计算速度，同时保持高准确性和多样性。该模型直接从人类示范中学习，无需复杂的预处理或后处理步骤，即可实现实时的自动驾驶决策。DiffusionDrive在NAVSIM基准测试中取得了88.1 PDMS的突破性成绩，并且能够在45 FPS的速度下运行。

基于扩散模型的高保真服装重建虚拟试穿技术

TryOffDiff是一种基于扩散模型的高保真服装重建技术，用于从穿着个体的单张照片中生成标准化的服装图像。这项技术与传统的虚拟试穿不同，它旨在提取规范的服装图像，这在捕捉服装形状、纹理和复杂图案方面提出了独特的挑战。TryOffDiff通过使用Stable Diffusion和基于SigLIP的视觉条件来确保高保真度和细节保留。该技术在VITON-HD数据集上的实验表明，其方法优于基于姿态转移和虚拟试穿的基线方法，并且需要较少的预处理和后处理步骤。TryOffDiff不仅能够提升电子商务产品图像的质量，还能推进生成模型的评估，并激发未来在高保真重建方面的工作。

一种用于零样本定制图像生成的扩散自蒸馏技术

Diffusion Self-Distillation是一种基于扩散模型的自蒸馏技术，用于零样本定制图像生成。该技术允许艺术家和用户在没有大量配对数据的情况下，通过预训练的文本到图像的模型生成自己的数据集，进而微调模型以实现文本和图像条件的图像到图像任务。这种方法在保持身份生成任务的性能上超越了现有的零样本方法，并能与每个实例的调优技术相媲美，无需测试时优化。

AI助手，提供触控执行、内容理解和内容生成。

AutoGLM是一款AI助手模型，它通过触控执行、内容理解和内容生成三大功能，解放双手，提高效率，并激发创意。产品背景信息显示，AutoGLM旨在通过AI技术提升用户与设备的互动便捷性，从大量数据中提取关键信息，并快速生成高质量内容。产品定位于提升工作效率和创造力，目前处于内测阶段，采取资格审核制。

AI驱动的业务自动化平台，连接并同步数据。

Boost.space是一个AI驱动的业务自动化平台，旨在通过统一的数据同步、自动化工作流程和AI增强功能，帮助企业实现业务流程的自动化和优化。该平台支持与2083种工具的无缝连接，使AI能够读取、分析和丰富数据集。Boost.space通过提供内置的AI引擎，帮助企业构建主数据集，从而减少在不同工具间手动连接的时间和精力，提高工作效率和数据准确性。

AI代理的身份验证解决方案

AgentAuth是一个专为AI代理设计的认证平台，它允许代理在用户授权下与超过250个流行应用程序无缝交互。AgentAuth支持OAuth、API密钥、JWT等多种认证方式，确保连接简单可靠，并自动刷新令牌。它还与多个代理框架和大型语言模型(LLMs)无缝集成，如Langchain、CrewAI等。AgentAuth通过提供单一仪表板视图、自定义白标服务，并支持企业级安全标准如SOC 2 Type II和GDPR，帮助企业快速构建AI代理，无需担心认证问题。

基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型

ConsisID是一个基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型，它通过在频域中使用身份控制信号来生成与输入文本描述一致的高保真度视频。该模型不需要针对不同案例进行繁琐的微调，并且能够保持生成视频中人物身份的一致性。ConsisID的提出，推动了视频生成技术的发展，特别是在无需调整的流程和频率感知的身份保持控制方案方面。

自动化网络工具，创建、运行和扩展网络自动化。

H是一个致力于网络自动化的产品，它允许用户创建、运行和扩展网络自动化任务。这项技术的重要性在于它能够提高工作效率，减少重复性劳动，让用户能够专注于更有创造性和战略性的任务。H的背景信息显示，它是一个API beta产品，目前正在招募用户参与测试。产品的主要优点包括提高效率、减少错误和节省时间。关于价格和定位，目前没有具体的信息，但用户可以加入等待名单以开始构建与H相关的项目。