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ConsisID：北大联合鹏城实验室等机构推出的文本到视频生成模型
ConsisID是由北京大学和鹏城实验室等机构联合推出的文本到视频生成模型，专注于保持视频中人物身份的一致性。该模型采用频率分解技术和免调优的Diffusion Transformer架构，能够在多个评估维度上超越现有技术，推动身份一致性视频生成技术的发展。
MagicDriveDiT：华为联合港中文等机构推出的自动驾驶高分辨率长视频生成方法
MagicDriveDiT是由华为联合港中文等机构推出的一种新型自动驾驶高分辨率长视频生成方法。该方法基于DiT架构，通过流匹配增强模型的可扩展性，并采用渐进式训练策略处理复杂场景。MagicDriveDiT能够生成高分辨率的长视频，提供对视频内容的精确控制，适用于自动驾驶系统的测试与验证、感知模型训练、场景重建与模拟以及数据增强等多个应用场景。
PersonaCraft：首尔国立大学推出的单参考图像生成多身份全身图像技术
PersonaCraft是由首尔国立大学推出的创新技术，能够从单一参考图像生成多个人物的逼真全身图像。该技术结合了扩散模型和3D人类建模，有效处理人物间的遮挡问题，并支持用户自定义身体形状调整，为多人图像合成树立了新标准。
HunyuanVideo：腾讯推出的开源视频生成模型，参数高达130亿
腾讯推出的开源视频生成模型HunyuanVideo，拥有130亿参数，是目前参数量最大的开源视频模型之一。该模型具备物理模拟、高文本语义还原度、动作一致性和电影级画质等特性，能生成带有背景音乐的视频，推动了视频生成技术的发展和应用。
EfficientTAM：Meta AI推出的视频对象分割和跟踪模型
EfficientTAM是Meta AI推出的轻量级视频对象分割和跟踪模型，旨在解决SAM 2模型在移动设备上部署时的高计算复杂度问题。该模型采用非层次化Vision Transformer（ViT）作为图像编码器，并引入高效记忆模块，以降低计算复杂度，同时保持高质量的分割结果。EfficientTAM在多个视频分割基准测试中表现出与SAM 2相当的性能，具有更快的处理速度和更少的参数，特别适用于移动设备上的视频对象分割应用。
GeneMAN：上海AI Lab联合北大等高校推出的3D人体模型创建框架
GeneMAN是由上海AI实验室、北京大学、南洋理工大学和上海交通大学联合推出的3D人体模型创建框架。该框架能够从单张图片中生成高保真度的3D人体模型，适用于多种应用场景，如虚拟试衣、游戏和娱乐、增强现实和虚拟现实等。
StableAnimator：复旦联合微软等机构推出的端到端身份一致性视频扩散框架
StableAnimator是由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司和卡内基梅隆大学联合推出的端到端身份一致性视频扩散框架。该框架能够根据一张参考图像和一系列姿态，直接合成高保真度且保持人物身份一致性的视频，无需任何后处理工具。本文详细介绍了StableAnimator的主要功能、技术原理以及如何运行该框架。
AnchorCrafter：中科院联合腾讯推出的AI虚拟主播带货视频制作技术
AnchorCrafter是由中科院和腾讯联合推出的一项AI虚拟主播带货视频制作技术。该技术基于扩散模型，能够自动生成高保真度的主播风格产品推广视频，通过整合人-物交互（HOI）技术，实现对物体外观和运动控制的高度还原。AnchorCrafter在物体外观保持、交互感知以及视频质量方面优于现有方法，为在线广告和消费者参与提供了新的可能性。
MVGenMaster：复旦联合阿里等实验室推出的多视图扩散模型
MVGenMaster是由复旦大学、阿里巴巴达摩院和湖潘实验室联合推出的多视图扩散模型，专注于新视角合成（NVS）任务。该模型通过整合3D先验信息，显著提升了NVS的泛化和3D一致性，并能从单一图像生成多达100个新视图。此外，研究团队还推出了包含160万场景的大型多视图图像数据集MvD-1M，以支持模型的训练和优化。
Magic Copy：开源的 AI 抠图工具，在浏览器中自动识别图像进行抠图
Magic Copy 是一款开源的 AI 抠图工具，支持 Chrome 浏览器扩展。它基于 Meta 的 Segment Anything Model 技术，能够自动识别图像中的前景对象并提取出来，简化用户从图片中提取特定元素的过程，提高工作效率。
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