产品库

一种基于扩散模型的逼真发型转移技术。

Stable-Hair 是一种新颖的基于扩散模型的发型转移方法，能够稳健地将真实世界的多样化发型转移到用户提供的面部图像上，用于虚拟试戴。该方法在处理复杂和多样化的发型时表现出色，能够保持原有身份内容和结构，同时实现高度详细和高保真的转移效果。

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。

高保真、时间连贯的视频编辑

MagicEdit是一款高保真、时间连贯的视频编辑模型，通过明确分离外观和运动的学习，支持视频风格化、局部编辑、视频混合和视频外扩等多种编辑应用。MagicEdit还支持视频外扩任务，无需重新训练即可实现。

高保真头部混合与色键技术

CHANGER是一个创新的工业级头部混合技术，通过色键技术实现高保真度的头部混合效果，特别适用于视觉效果(VFX)、数字人物创建和虚拟头像等领域。该技术通过分离背景集成和前景混合，利用色键生成无瑕疵的背景，并引入头部形状和长发增强(H^2增强)以及前景预测性注意力转换器(FPAT)模块，以提高对各种真实世界情况的泛化能力。CHANGER的主要优点包括高保真度、工业级结果、以及对真实世界案例的广泛适用性。

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。

AI发型设计

Convenient Hairstyle是一款AI发型设计工具，采用前沿的算法技术，将用户的想法转化为令人惊叹的发型。用户可以个性化定制自己的发型，借助这种魔幻的技术重新定义自己的形象。产品还提供试戴功能，用户可以上传或拍摄照片，实时查看不同发型效果。定价方面，请联系官方网站了解详情。产品目前处于测试阶段。

Stability AI 高保真文本转语音模型

Stability AI 高保真文本转语音模型旨在提供对大规模数据集进行训练的语音合成模型的自然语言引导。它通过标注不同的说话者身份、风格和录音条件来进行自然语言引导。然后将此方法应用于45000小时的数据集，用于训练语音语言模型。此外，该模型提出了提高音频保真度的简单方法，尽管完全依赖于发现的数据，但在很大程度上表现出色。

Genmo 的视频生成模型，具有高保真运动和强提示遵循性。

这是一个先进的视频生成模型，采用 AsymmDiT 架构，可免费试用。它能生成高保真视频，缩小了开源与闭源视频生成系统的差距。模型需要至少 4 个 H100 GPU 运行。

发型生成器 找到适合您的完美造型。

Hairpaca AI 发型生成器通过提供超逼真的虚拟试戴照片，帮助您找到完美的发型，无需实际剪发。通过 Hairpaca，您可以选择超过 50 种流行发型，从长发、短发、卷发、直发、可爱风格到性感风格，找到适合您的风格。Hairpaca 支持上传任何发型照片，如果我们提供的样式选项不符合您的期望，您可以自己上传发型照片到您的个人发型库中。使用 Hairpaca，您可以在大约 5 秒钟内获得虚拟试戴的效果，而不需要长时间等待。不仅如此，Hairpaca 提供的超过 50 种发型的试戴仅需 9.9 美元，让您以更低的成本尝试不同的造型。

使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑

Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。

AI驱动的虚拟发型试验室

TryHairstyles是一个AI驱动的虚拟发型试验室，用户可以在上传的照片上即时尝试不同的发型，找到适合自己的完美造型。无论你是想尝试新发型还是进行全面改变，我们灵活的定价方案能满足各种需求。

高保真图像到视频生成框架

AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频（I2V）生成框架，它从输入图像生成高保真视频，与现有工作相比，实现了更好的运动强度和一致性，并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。

高保真文本到4D生成

4D-fy是一种文本到4D生成方法，通过混合分数蒸馏采样技术，结合了多种预训练扩散模型的监督信号，实现了高保真的文本到4D场景生成。其方法通过神经表示参数化4D辐射场，使用静态和动态多尺度哈希表特征，并利用体积渲染从表示中渲染图像和视频。通过混合分数蒸馏采样，首先使用3D感知文本到图像模型（3D-T2I）的梯度来优化表示，然后结合文本到图像模型（T2I）的梯度来改善外观，最后结合文本到视频模型（T2V）的梯度来增加场景的运动。4D-fy可以生成具有引人入胜外观、3D结构和运动的4D场景。

高保真文本引导的音乐生成与编辑模型

MelodyFlow是一个基于文本控制的高保真音乐生成和编辑模型，它使用连续潜在表示序列，避免了离散表示的信息丢失问题。该模型基于扩散变换器架构，经过流匹配目标训练，能够生成和编辑多样化的高质量立体声样本，且具有文本描述的简单性。MelodyFlow还探索了一种新的正则化潜在反转方法，用于零样本测试时的文本引导编辑，并展示了其在多种音乐编辑提示中的优越性能。该模型在客观和主观指标上进行了评估，证明了其在标准文本到音乐基准测试中的质量与效率上与评估基线相当，并且在音乐编辑方面超越了以往的最先进技术。

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。

音频驱动的高保真3D人头化身合成技术

GaussianSpeech是一种新颖的方法，它能够从语音信号中合成高保真度的动画序列，创建逼真、个性化的3D人头化身。该技术通过结合语音信号与3D高斯绘制技术，捕捉人类头部表情和细节动作，包括皮肤皱褶和更细微的面部运动。GaussianSpeech的主要优点包括实时渲染速度、自然的视觉动态效果，以及能够呈现多样化的面部表情和风格。该技术背后是大规模多视角音频-视觉序列数据集的创建，以及音频条件变换模型的开发，这些模型能够直接从音频输入中提取唇部和表情特征。

Lyria 2 是一款高保真音乐生成模型。

Lyria 2 是最新的音乐生成模型，能够创作多种风格的高保真音乐，适用于复杂的音乐作品。该模型不仅为音乐创作者提供了强大的工具，还推动了音乐生成技术的发展，提升了创作效率。Lyria 2 的目标是让音乐创作变得更加简单和可及，为专业音乐人和爱好者提供灵活的创作支持。

Animate Anyone 2 是一款高保真角色图像动画生成工具，支持环境适配。

Animate Anyone 2 是一种基于扩散模型的角色图像动画技术，能够生成与环境高度适配的动画。它通过提取环境表示作为条件输入，解决了传统方法中角色与环境缺乏合理关联的问题。该技术的主要优点包括高保真度、环境适配性强以及动态动作处理能力出色。它适用于需要高质量动画生成的场景，如影视制作、游戏开发等领域，能够帮助创作者快速生成具有环境交互的角色动画，节省时间和成本。

AI婚纱发型设计师

BrideLook AI是一款使用先进的人工智能技术，让你在瞬间尝试不同的婚纱发型，帮助你找到理想的婚纱造型。无论是为婚礼筹备还是尝试新发型，都是完美的选择。开始你的虚拟发型改造吧！

高保真视频编码，适用于大运动场景的视频自编码器。

这是一个视频变分自编码器（VAE），旨在减少视频冗余并促进高效视频生成。该模型通过观察发现，将图像VAE直接扩展到3D VAE会引入运动模糊和细节失真，因此提出了时间感知的空间压缩以更好地编码和解码空间信息。此外，该模型还集成了一个轻量级的运动压缩模型以实现进一步的时间压缩。通过利用文本到视频数据集中固有的文本信息，并在模型中加入文本指导，显著提高了重建质量，特别是在细节保留和时间稳定性方面。该模型还通过在图像和视频上进行联合训练来提高其通用性，不仅提高了重建质量，还使模型能够执行图像和视频的自编码。广泛的评估表明，该方法的性能优于最近的强基线。

用AI试出适合你的新发型

Hairstyle AI使用强大的人工智能技术，帮助你在真正理发之前虚拟生成不同的发型，看哪个最适合你。适用于男性和女性发型。价格一次性付费，包括30种独特的AI发型、4个不同的姿势/发型和120张高清照片。

CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的卷积重建模型

CRM是一个高保真的单图像到3D纹理网格的生成模型，它通过整合几何先验到网络设计中，能够从单个输入图像生成六个正交视图图像，然后利用卷积U-Net创建高分辨率的三平面（triplane）。CRM进一步使用Flexicubes作为几何表示，便于在纹理网格上进行直接的端到端优化。整个模型能够在10秒内从图像生成高保真的纹理网格，无需测试时优化。

一张图提供人脸，另一张提供发型，第三张提供发色，最终合成一张完整的图片。

HairFastGAN是一种用于高分辨率、接近实时性能和出色重建的发型转移方法。该方法包括在StyleGAN的FS潜在空间中运行的新架构、增强的修复方法以及用于更好的对齐、颜色转移和后处理的改进编码器。在最困难的情况下,该方法可以在不到一秒的时间内将发型形状和颜色从一张图片转移到另一张图片。

实时生成逼真的全身虚拟人头像。

TaoAvatar 是一种高保真、轻量级的 3D 高斯喷溅技术（3DGS）全身虚拟人头像，能够生成个性化的全身动态头像，广泛应用于增强现实等场景。它的主要优点是能够在各种移动设备上以 90 FPS 的高帧率实时渲染，适配 Apple Vision Pro 等高分辨率设备，为用户提供沉浸式体验。

上传照片尝试200+款发型的免费AI发型变化器。

RightHair是一款基于AI技术的发型变化器，用户可以通过上传照片，在线尝试不同发型、颜色和发型剪裁，无需实际剪发。其主要优点包括快速准确的发型变化、隐私保护、方便多平台使用等。RightHair定位为帮助用户在改变发型前做出明智选择的虚拟发型试验工具。

智能AI发型设计

Hair by AI是一款智能AI发型设计工具，通过结合用户的照片和人工智能技术，生成逼真的用户新发型效果图。该产品提供丰富的发型选项，帮助用户找到适合自己的完美发型。定价灵活，定位为帮助用户提升形象和自信心的专业发型设计工具。

FitDiT 是一种用于高保真虚拟试衣的新型服装感知增强技术。

FitDiT 旨在解决图像基础虚拟试衣中高保真度和鲁棒性不足的问题，通过引入服装纹理提取器和频域学习，以及采用扩张松弛掩码策略，显著提升了虚拟试衣的贴合度和细节表现，其主要优点是能够生成逼真且细节丰富的服装图像，适用于多种场景，具有较高的实用价值和竞争力，目前尚未明确具体价格和市场定位。

高保真稠密SLAM

Gaussian SLAM能够从RGBD数据流重建可渲染的3D场景。它是第一个能够以照片级真实感重建现实世界场景的神经RGBD SLAM方法。通过利用3D高斯作为场景表示的主要单元，我们克服了以往方法的局限性。我们观察到传统的3D高斯在单目设置下很难使用：它们无法编码准确的几何信息，并且很难通过单视图顺序监督进行优化。通过扩展传统的3D高斯来编码几何信息，并设计一种新颖的场景表示以及增长和优化它的方法，我们提出了一种能够重建和渲染现实世界数据集的SLAM系统，而且不会牺牲速度和效率。高斯SLAM能够重建和以照片级真实感渲染现实世界场景。我们在常见的合成和真实世界数据集上对我们的方法进行了评估，并将其与其他最先进的SLAM方法进行了比较。最后，我们证明了我们得到的最终3D场景表示可以通过高效的高斯飞溅渲染实时渲染。

高保真动态城市场景重建技术

OmniRe 是一种用于高效重建高保真动态城市场景的全面方法，它通过设备日志来实现。该技术通过构建基于高斯表示的动态神经场景图，以及构建多个局部规范空间来模拟包括车辆、行人和骑行者在内的各种动态行为者，从而实现了对场景中不同对象的全面重建。OmniRe 允许我们全面重建场景中存在的不同对象，并随后实现所有参与者实时参与的重建场景的模拟。在 Waymo 数据集上的广泛评估表明，OmniRe 在定量和定性方面都大幅超越了先前的最先进方法。

高保真几何渲染

这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。