产品库

视频生成的轨迹导向扩散变换器

Tora是一种基于扩散变换器（DiT）的视频生成模型，它通过集成文本、视觉和轨迹条件，实现了对视频内容动态的精确控制。Tora的设计充分利用了DiT的可扩展性，允许在不同的持续时间、纵横比和分辨率下生成高质量的视频内容。该模型在运动保真度和物理世界运动模拟方面表现出色，为视频内容创作提供了新的可能性。

探索多模态扩散变换器中的注意力控制，实现无需调优的多提示长视频生成

DiTCtrl是一种基于多模态扩散变换器（MM-DiT）架构的视频生成模型，它专注于无需额外训练即可生成具有多个连续提示的连贯场景视频。该模型通过分析MM-DiT的注意力机制，实现了在不同提示间精确的语义控制和注意力共享，从而生成具有平滑过渡和一致对象运动的视频。DiTCtrl的主要优点包括无需训练、能够处理多提示视频生成任务，并能展示电影风格的过渡效果。此外，DiTCtrl还提供了一个新基准MPVBench，专门用于评估多提示视频生成的性能。

利用扩散变换器生成高质量的3D资产。

3DTopia-XL 是一个基于扩散变换器（DiT）构建的高质量3D资产生成技术，使用一种新颖的3D表示方法 PrimX。该技术能够将3D形状、纹理和材质编码到一个紧凑的N x D张量中，每个标记是一个体积原语，锚定在形状表面上，用体素化载荷编码符号距离场（SDF）、RGB和材质。这一过程仅需5秒即可从文本/图像输入生成3D PBR资产，适用于图形管道。

SeedVR: 一种用于通用视频修复的扩散变换器模型

SeedVR 是一种创新的扩散变换器模型，专门用于处理真实世界中的视频修复任务。该模型通过其独特的移位窗口注意力机制，能够高效地处理任意长度和分辨率的视频序列。SeedVR 的设计使其在生成能力和采样效率方面都取得了显著的提升，相较于传统的扩散模型，它在合成和真实世界的基准测试中均表现出色。此外，SeedVR 还结合了因果视频自编码器、混合图像和视频训练以及渐进式训练等现代实践，进一步提高了其在视频修复领域的竞争力。作为一种前沿的视频修复技术，SeedVR 为视频内容创作者和后期制作人员提供了一种强大的工具，能够显著提升视频质量，尤其是在处理低质量或损坏的视频素材时。

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。

一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。

Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术，它利用预训练的基于变换器的视频生成模型，能够生成高度动态和逼真的视频，有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发，具有强大的泛化能力，为肖像动画领域带来了新的突破。

一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术

In-Context LoRA是一种用于扩散变换器（DiTs）的微调技术，它通过结合图像而非仅仅文本，实现了在保持任务无关性的同时，对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调，而不需要对原始DiT模型进行任何修改，只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调，生成高保真度的图像集合，更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义，因为它提供了一种强大的工具，可以在不牺牲任务无关性的前提下，为特定任务生成高质量的图像。

InstantCharacter 是一种基于扩散变换器的角色个性化框架。

InstantCharacter 是一个基于扩散变换器的角色个性化框架，旨在克服现有学习基础自定义方法的局限性。该框架的主要优点在于开放域个性化、高保真结果以及有效的角色特征处理能力，适合各种角色外观、姿势和风格的生成。该框架利用一个包含千万级样本的大规模数据集进行训练，以实现角色一致性和文本可编辑性的同时优化。该技术为角色驱动的图像生成设定了新的基准。

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。

MakeAnything 是一个用于多领域程序化序列生成的扩散变换器模型。

MakeAnything 是一个基于扩散变换器的模型，专注于多领域程序化序列生成。该技术通过结合先进的扩散模型和变换器架构，能够生成高质量的、逐步的创作序列，如绘画、雕塑、图标设计等。其主要优点在于能够处理多种领域的生成任务，并且可以通过少量样本快速适应新领域。该模型由新加坡国立大学 Show Lab 团队开发，目前以开源形式提供，旨在推动多领域生成技术的发展。

PIXART-Σ是一个用于4K文本到图像生成的扩散变换器模型（Diffusion Transformer）

PIXART-Σ是一个直接生成4K分辨率图像的扩散变换器模型，相较于前身PixArt-α，它提供了更高的图像保真度和与文本提示更好的对齐。PIXART-Σ的关键特性包括高效的训练过程，它通过结合更高质量的数据，从“较弱”的基线模型进化到“更强”的模型，这一过程被称为“弱到强训练”。PIXART-Σ的改进包括使用更高质量的训练数据和高效的标记压缩。

生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型

GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件，实现了高质量、开放领域的视频生成。此外，它还提供了交互控制能力，能够根据当前视频片段预测和改变未来内容，从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景，我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集（OGameData），这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集，包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段，这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程，包括基础模型预训练和指令调优。首先，模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练，赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步，为了实现交互控制能力，我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示，首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间，只有InstructNet被更新，而预训练的基础模型被冻结，使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力，有效地将创造性生成与交互能力结合起来。

高动态视频生成

Make Pixels Dance是一款高动态视频生成工具，通过输入图像或文字指令，生成丰富多样的动态视频效果。该工具具有基础模式和魔法模式，用户可以根据需求选择不同的模式生成视频。产品功能强大，操作简单易用，适用于各种创意视频制作场景。

Qihoo-T2X，一款针对文本到任意任务的高效扩散变换器模型。

Qihoo-T2X是由360CVGroup开发的一个开源项目，它代表了一种创新的文本到任意任务（Text-to-Any）的扩散变换器（DiT）架构范式。该项目旨在通过代理令牌技术，提高文本到任意任务的处理效率。Qihoo-T2X项目是一个正在进行中的项目，其团队承诺将持续优化和增强其功能。

先进的文本到视频生成模型

Allegro是由Rhymes AI开发的高级文本到视频模型，它能够将简单的文本提示转换成高质量的短视频片段。Allegro的开源特性使其成为创作者、开发者和AI视频生成领域研究人员的强大工具。Allegro的主要优点包括开源、内容创作多样化、高质量输出以及模型体积小且高效。它支持多种精度（FP32、BF16、FP16），在BF16模式下，GPU内存使用量为9.3 GB，上下文长度为79.2k，相当于88帧。Allegro的技术核心包括大规模视频数据处理、视频压缩成视觉令牌以及扩展视频扩散变换器。

在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。

SkyReels-A2 是一个基于视频扩散变换器的框架，允许用户合成和生成视频内容。该模型通过利用深度学习技术，提供了灵活的创作能力，适合多种视频生成应用，尤其是在动画和特效制作方面。该产品的优点在于其开源特性和高效的模型性能，适合研究人员和开发者使用，且目前不收取费用。

AI视频创作工具，将老照片转化为动态视频。

京亦智能AI视频生成神器是一款利用人工智能技术，将静态的老照片转化为动态视频的产品。它结合了深度学习和图像处理技术，使得用户能够轻松地将珍贵的老照片复活，创造出具有纪念意义的视频内容。该产品的主要优点包括操作简便、效果逼真、个性化定制等。它不仅能够满足个人用户对于家庭影像资料的整理和创新需求，也能为商业用户提供一种新颖的营销和宣传方式。目前，该产品提供免费试用，具体价格和定位信息需进一步了解。

音频生成与自动字幕生成模型

GenAU是一个由Snap Research开发的音频生成模型，它通过AutoCap自动字幕生成模型和GenAu音频生成架构，显著提升了音频生成的质量。它在生成环境声音和效果方面具有挑战性，特别是在数据稀缺和字幕质量不足的情况下。GenAU模型能够生成高质量的音频，并且在音频合成领域具有很大的潜力。

视频生成的精细控制工具

Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet，提供图像和视频的精细控制功能，优化视频时间对齐，适配多种基础模型，具备视频编辑能力，显著提升视频生成效率和质量。

基于预训练的纯视觉变换器提升图像抠图

ViTMatte是一个基于预训练纯视觉变换器（Plain Vision Transformers, ViTs）的图像抠图系统。它利用混合注意力机制和卷积颈部来优化性能与计算之间的平衡，并引入了细节捕获模块以补充抠图所需的细节信息。ViTMatte是首个通过简洁的适配释放ViT在图像抠图领域潜力的工作，继承了ViT在预训练策略、简洁的架构设计和灵活的推理策略等方面的优势。在Composition-1k和Distinctions-646这两个最常用的图像抠图基准测试中，ViTMatte达到了最先进的性能，并以较大优势超越了先前的工作。

用户视频的生成性视频摄像机控制

ReCapture是一种从单一用户提供的视频生成新视频和新颖摄像机轨迹的方法。该技术允许我们从完全不同的角度重新生成源视频，并带有电影级别的摄像机运动。ReCapture通过使用多视图扩散模型或基于深度的点云渲染生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频，然后通过我们提出的掩蔽视频微调技术将锚视频重新生成为干净且时间上一致的重新角度视频。这种技术的重要性在于它能够利用视频模型的强大先验，将近似的视频重新生成为时间上一致且美观的视频。

创新的AI视频生成器，快速实现创意视频。

Luma AI的Dream Machine是一款AI视频生成器，它利用先进的AI技术，将用户的想法转化为高质量、逼真的视频。它支持从文字描述或图片开始生成视频，具有高度的可扩展性、快速生成能力和实时访问功能。产品界面用户友好，适合专业人士和创意爱好者使用。Luma AI的Dream Machine不断更新，以保持技术领先，为用户提供持续改进的视频生成体验。

Freepik AI 视频生成器，基于人工智能技术快速生成高质量视频内容。

Freepik AI 视频生成器是一款基于人工智能技术的在线工具，能够根据用户输入的初始图像或描述快速生成视频。该技术利用先进的 AI 算法，实现视频内容的自动化生成，极大地提高了视频创作的效率。产品定位为创意设计人员和视频制作者提供快速、高效的视频生成解决方案，帮助用户节省时间和精力。目前该工具处于 Beta 测试阶段，用户可以免费试用其功能。

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

通过文本生成高质量AI视频

Sora视频生成器是一个可以通过文本生成高质量AI视频的在线网站。用户只需要输入想要生成视频的文本描述,它就可以使用OpenAI的Sora AI模型,转换成逼真的视频。网站还提供了丰富的视频样例,详细的使用指南和定价方案等。

TransPixar: 推进带有透明度的文本到视频生成技术

TransPixar 是一种先进的文本到视频生成模型，能够生成包含透明度通道的 RGBA 视频。该技术通过结合扩散变换器（DiT）架构和 LoRA 基于微调的方法，实现了 RGB 和 Alpha 通道的高一致性生成。TransPixar 在视觉效果（VFX）和互动内容创作领域具有重要应用价值，能够为娱乐、广告和教育等行业提供多样化的内容生成解决方案。其主要优点包括高效的模型扩展性、强大的生成能力和对有限训练数据的优化处理能力。

基于 AI 技术生成视频内容的智能服务。

清影 AI 视频生成服务是一个创新的人工智能平台，旨在通过智能算法生成高质量的视频内容。该服务适合各种行业用户，能够快速便捷地生成富有创意的视觉内容。无论是商业广告、教育课程还是娱乐视频，清影 AI 都能提供优质的解决方案。该产品依托于先进的 GLM 大模型，确保生成内容的准确性与丰富性，同时满足用户个性化需求。提供免费试用，鼓励用户探索 AI 视频创作的无限可能。

AI模型，动态多角度视频生成。

Stable Video 4D是Stability AI最新推出的AI模型，它能够将单个对象视频转换成八个不同角度/视图的多个新颖视图视频。这项技术代表了从基于图像的视频生成到完整的3D动态视频合成的能力飞跃。它在游戏开发、视频编辑和虚拟现实等领域具有潜在的应用前景，并且正在不断优化中。

为文本到视频扩散模型添加稀疏控制

SparseCtrl是为了增强对文本到视频生成的控制性而开发的，它能够灵活地结合稀疏信号进行结构控制，只需一个或少量输入。它包括一个额外的条件编码器来处理这些稀疏信号，同时不影响预训练的文本到视频模型。该方法兼容各种形式，包括素描、深度和RGB图像，为视频生成提供更实用的控制，并推动故事板、深度渲染、关键帧动画和插值等应用。大量实验证明了SparseCtrl在原始和个性化文本到视频生成器上的泛化能力。