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DisPose：清华北大等多所高校联合推出基于人物图像增强视频生成技术，实现对人物动画的准确控制和一致性
DisPose是由北京大学、中国科学技术大学、清华大学和香港科技大学联合推出的增强人物图像控制动画质量的技术。该技术通过从骨骼姿态和参考图像中提取控制信号，生成密集运动场，并保持对不同体型的泛化能力，显著提升了人物图像动画的质量和一致性。
HelloMeme：开源的面部表情与姿态迁移框架，将视频中的人物表情迁移到静态图像中生成动态视频
HelloMeme 是一个基于 Stable Diffusion 1.5 模型的面部表情与姿态迁移框架，通过集成空间编织注意力机制，实现了自然且物理合理的表情包视频生成。该框架具有强大的泛化能力和扩展性，适用于多种应用场景。
InvSR：开源图像超分辨率生成模型，提升分辨率，修复老旧照片为超清图像
InvSR 是一个创新的图像超分辨率模型，基于扩散模型的逆过程恢复高分辨率图像。它通过深度噪声预测器和灵活的采样机制，能够高效地提升图像分辨率，适用于老旧照片修复、视频监控、医疗成像等多个领域。
CLEAR：新加坡国立大学推出线性注意力机制，使8K图像的生成速度提升6.3倍，显著减少了计算量和时间延迟
新加坡国立大学推出的CLEAR线性注意力机制，通过局部注意力窗口设计，显著提升了预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率，生成8K图像时提速6.3倍。
VisionFM：通用眼科 AI 大模型，具备眼科疾病诊断能力，展现出专家级别的准确性
VisionFM 是一个多模态多任务的视觉基础模型，专为通用眼科人工智能设计。通过预训练大量眼科图像，模型能够处理多种眼科成像模态，并在多种眼科任务中展现出专家级别的智能性和准确性。
LeviTor：蚂蚁集团开源3D目标轨迹控制视频合成技术，能够控制视频中3D物体的运动轨迹
LeviTor是由南京大学、蚂蚁集团等机构联合推出的3D目标轨迹控制视频合成技术，通过结合深度信息和K-means聚类点控制视频中3D物体的轨迹，无需显式的3D轨迹跟踪。
StyleStudio：支持图像风格迁移的文生图模型，能将融合参考图像的风格和文本提示内容生成风格一致的图像
StyleStudio 是一种文本驱动的风格迁移模型，能够将参考图像的风格与文本提示内容融合。通过跨模态 AdaIN 机制、基于风格的分类器自由引导等技术，解决了风格过拟合、控制限制和文本错位等问题，提升了风格迁移的质量和文本对齐的准确性。
AniDoc：蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型，基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画，保持动画的连贯性
AniDoc 是一款基于视频扩散模型的 2D 动画上色 AI 模型，能够自动将草图序列转换为彩色动画。该模型通过对应匹配技术和背景增强策略，实现了色彩和风格的准确传递，适用于动画制作、游戏开发和数字艺术创作等多个领域。
Genesis：卡内基梅隆大学联合 20 多所研究机构开源生成式物理引擎，能够模拟各种材料、物体和物理运动现象
Genesis是由卡内基梅隆大学联合20多所研究机构开源的生成式物理引擎，能够模拟世界万物，具有高度的物理准确性和快速的模拟速度，适用于机器人仿真、游戏开发、电影特效制作等多个领域。
X-AnyLabeling：开源的 AI 图像标注工具，支持多种标注样式，适于目标检测、图像分割等不同场景
X-AnyLabeling是一款集成了多种深度学习算法的图像标注工具，支持图像和视频的多样化标注样式，适用于多种AI训练场景。本文将详细介绍X-AnyLabeling的功能、技术原理以及如何运行该工具。
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