产品库

专业AI视频生成平台

Seedance Pro是一款专业AI视频生成平台，利用先进的AI技术创建高质量视频内容。其主要优点包括平滑稳定的动作生成、多镜头故事叙事、多样化的风格表达、准确的提示跟踪等。定位于创意视频制作领域。

Wan 2.1 AI 是一款将文本和图像转化为高质量视频的先进 AI 视频生成模型。

Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）的生成，能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义，能够极大地简化视频创作流程，降低创作门槛，提高创作效率，为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源，用户可以免费使用其基础功能，对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说，具有很高的实用价值。

通过网络摄像头将VTuber虚拟形象变为现实，提升直播体验。

VTuber Maker是一款面向虚拟主播（VTuber）的桌面软件，能够通过摄像头捕捉用户表情和动作，实时驱动虚拟形象进行直播或视频创作。它利用先进的面部追踪和动作捕捉技术，为用户提供稳定、高精度的虚拟形象驱动体验。该产品支持多种虚拟形象格式，包括VRM模型，并提供丰富的背景和道具资源，帮助用户快速创建个性化内容。VTuber Maker不仅适合个人创作者，也适用于商业直播场景，其订阅模式提供了免费和付费版本，满足不同用户需求。

Magma 是一个能够理解和执行多模态输入的基础模型，可用于复杂任务和环境。

Magma 是微软研究团队推出的一个多模态基础模型，旨在通过视觉、语言和动作的结合，实现复杂任务的规划和执行。它通过大规模的视觉语言数据预训练，具备了语言理解、空间智能和动作规划的能力，能够在 UI 导航、机器人操作等任务中表现出色。该模型的出现为多模态 AI 代理任务提供了一个强大的基础框架，具有广泛的应用前景。

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。

SyncAnimation 是一种基于 NeRF 的音频驱动实时生成说话头像和上半身动作的技术框架。

SyncAnimation 是一种创新的音频驱动技术，能够实时生成高度逼真的说话头像和上半身动作。它通过结合音频与姿态、表情的同步技术，解决了传统方法在实时性和细节表现上的不足。该技术主要面向需要高质量实时动画生成的应用场景，如虚拟主播、在线教育、远程会议等，具有重要的应用价值。目前尚未明确其价格和具体市场定位。

X-Dyna是一种基于扩散模型的零样本人类图像动画生成技术。

X-Dyna是一种创新的零样本人类图像动画生成技术，通过将驱动视频中的面部表情和身体动作迁移到单张人类图像上，生成逼真且富有表现力的动态效果。该技术基于扩散模型，通过Dynamics-Adapter模块，将参考外观上下文有效整合到扩散模型的空间注意力中，同时保留运动模块合成流畅复杂动态细节的能力。它不仅能够实现身体姿态控制，还能通过本地控制模块捕捉与身份无关的面部表情，实现精确的表情传递。X-Dyna在多种人类和场景视频的混合数据上进行训练，能够学习物理人体运动和自然场景动态，生成高度逼真和富有表现力的动画。

一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。

StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。

基于Transformer实现的ViTPose模型集合

ViTPose是一系列基于Transformer架构的人体姿态估计模型。它利用Transformer的强大特征提取能力，为人体姿态估计任务提供了简单而有效的基线。ViTPose模型在多个数据集上表现出色，具有较高的准确性和效率。该模型由悉尼大学社区维护和更新，提供了多种不同规模的版本，以满足不同应用场景的需求。在Hugging Face平台上，ViTPose模型以开源的形式供用户使用，用户可以方便地下载和部署这些模型，进行人体姿态估计相关的研究和应用开发。

场景感知的语义导航与指令引导控制模型

SCENIC是一个文本条件的场景交互模型，能够适应具有不同地形的复杂场景，并支持使用自然语言进行用户指定的语义控制。该模型通过用户指定的轨迹作为子目标和文本提示，来导航3D场景。SCENIC利用层次化推理场景的方法，结合运动与文本之间的帧对齐，实现不同运动风格之间的无缝过渡。该技术的重要性在于其能够生成符合真实物理规则和用户指令的角色导航动作，对于虚拟现实、增强现实以及游戏开发等领域具有重要意义。

3D人体动作的言语和非言语语言统一模型

这是一个由斯坦福大学研究团队开发的多模态语言模型框架，旨在统一3D人体动作中的言语和非言语语言。该模型能够理解并生成包含文本、语音和动作的多模态数据，对于创建能够自然交流的虚拟角色至关重要，广泛应用于游戏、电影和虚拟现实等领域。该模型的主要优点包括灵活性高、训练数据需求少，并且能够解锁如可编辑手势生成和从动作中预测情感等新任务。

从单张图片重建逼真的3D人体模型

PSHuman是一个创新的框架，它利用多视图扩散模型和显式重构技术，从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题，并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征，实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外，PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验，增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。

EchoMimicV2：实现逼真、简化、半身人体动画的技术。

EchoMimicV2是由支付宝蚂蚁集团终端技术部研发的半身人体动画技术，它通过参考图像、音频剪辑和一系列手势来生成高质量的动画视频，确保音频内容与半身动作的连贯性。这项技术简化了以往复杂的动画制作流程，通过Audio-Pose动态协调策略，包括姿态采样和音频扩散，增强了半身细节、面部和手势的表现力，同时减少了条件冗余。此外，它还利用头部部分注意力机制将头像数据无缝整合到训练框架中，这一机制在推理过程中可以省略，为动画制作提供了便利。EchoMimicV2还设计了特定阶段的去噪损失，以指导动画在特定阶段的运动、细节和低级质量。该技术在定量和定性评估中均超越了现有方法，展现了其在半身人体动画领域的领先地位。

面向开放世界的检测与理解统一视觉模型

DINO-X是一个以物体感知为核心的视觉大模型，具备开集检测、智能问答、人体姿态、物体计数、服装换色等核心能力。它不仅能识别已知目标，还能灵活应对未知类别，凭借先进算法，模型具备出色的适应性和鲁棒性，能够精准应对各种不可预见的挑战，提供针对复杂视觉数据的全方位解决方案。DINO-X的应用场景广泛，包括机器人、农业、零售行业、安防监控、交通管理、制造业、智能家居、物流与仓储、娱乐媒体等，是DeepDataSpace公司在计算机视觉技术领域的旗舰产品。

无需编码的强大网页数据抓取工具

FlowScraper是一个直观的网页抓取工具，它允许用户无需编码即可从网站收集数据。通过拖放式的流程构建器，用户可以快速轻松地创建自定义抓取工作流并自动化数据收集。该产品的主要优点包括无需编码、自动化、灵活性高、内置反机器人保护等。FlowScraper的背景信息显示，90%的数据驱动项目因为团队难以高效收集可靠数据而失败，而FlowScraper旨在解决这一问题。产品提供两种定价方案，分别是Token Flat和Lifetime access，价格分别为10-70美元和149美元，后者提供更多功能和优先客户支持。

基于注意力机制的运动生成和无训练编辑模型

MotionCLR是一个基于注意力机制的运动扩散模型，专注于人类动作的生成和编辑。它通过自注意力和交叉注意力机制，分别模拟模态内和模态间的交互，实现对动作序列的精细控制和编辑。该模型的主要优点包括无需训练即可进行编辑，具有较好的解释性，能够通过操作注意力图来实现多种运动编辑方法，如动作的强调或减弱、就地替换动作、基于示例的动作生成等。MotionCLR的研究背景是解决以往运动扩散模型在细粒度编辑能力上的不足，通过清晰的文本-动作对应关系，提高动作编辑的灵活性和精确性。

开源视频生成模型

Mochi 1 是 Genmo 公司推出的一款研究预览版本的开源视频生成模型，它致力于解决当前AI视频领域的基本问题。该模型以其无与伦比的运动质量、卓越的提示遵循能力和跨越恐怖谷的能力而著称，能够生成连贯、流畅的人类动作和表情。Mochi 1 的开发背景是响应对高质量视频内容生成的需求，特别是在游戏、电影和娱乐行业中。产品目前提供免费试用，具体定价信息未在页面中提供。

共语手势视频重现技术

TANGO是一个基于层次化音频-运动嵌入和扩散插值的共语手势视频重现技术。它利用先进的人工智能算法，将语音信号转换成相应的手势动作，实现视频中人物手势的自然重现。这项技术在视频制作、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用前景，能够提升视频内容的互动性和真实感。TANGO由东京大学和CyberAgent AI Lab联合开发，代表了当前人工智能在手势识别和动作生成领域的前沿水平。

AI动画生成平台

Vmotionize是一个领先的AI动画和3D动画软件，它能够将视频、音乐、文本、图片等内容转换成令人惊叹的3D动画。该平台通过先进的AI动画和动作捕捉工具，使得高质量的3D内容和动态图形更加易于获取。Vmotionize通过创新的方式为独立创作者和全球品牌提供了一个全新的平台，让他们可以共同通过人工智能和人类想象力来实现创意、分享故事和构建虚拟世界。

从单目视频重建时间一致的4D人体模型

DressRecon是一个用于从单目视频重建时间一致的4D人体模型的方法，专注于处理非常宽松的服装或手持物体交互。该技术结合了通用的人体先验知识（从大规模训练数据中学习得到）和针对单个视频的特定“骨骼袋”变形（通过测试时优化进行拟合）。DressRecon通过学习一个神经隐式模型来分离身体与服装变形，作为单独的运动模型层。为了捕捉服装的微妙几何形状，它利用基于图像的先验知识，如人体姿势、表面法线和光流，在优化过程中进行调整。生成的神经场可以提取成时间一致的网格，或者进一步优化为显式的3D高斯，以提高渲染质量和实现交互式可视化。DressRecon在包含高度挑战性服装变形和物体交互的数据集上，提供了比以往技术更高的3D重建保真度。