计算机视觉

RealisHuman 是一个创新的后处理框架，专注于修复生成图像中畸形的人体部位，如手和脸，通过两阶段方法提升图像的真实性。

LatentSync 是由字节跳动与北京交通大学联合推出的端到端唇形同步框架，基于音频条件的潜在扩散模型，能够生成高分辨率、动态逼真的唇同步视频，适用于影视、教育、广告等多个领域。

TransPixar 是由港中文、Adobe 等机构联合开源的文本到视频生成技术，支持生成包含透明背景的 RGBA 视频，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。

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。

SVDQuant是由MIT研究团队推出的扩散模型后训练量化技术，通过将模型的权重和激活值量化至4位，显著减少了内存占用并加速了推理过程。该技术引入了高精度的低秩分支来吸收量化过程中的异常值，支持多种架构，并能无缝集成低秩适配器（LoRAs），为资源受限设备上的大型扩散模型部署提供了有效的解决方案。

DeepMesh 是由清华大学和南洋理工大学联合开发的 3D 网格生成框架，基于强化学习和自回归变换器，能够生成高质量的 3D 网格，适用于虚拟环境构建、动态内容生成、角色动画等多种场景。

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。

VidSketch 是浙江大学推出的创新视频生成框架，通过手绘草图和简单文本提示生成高质量视频动画，降低视频创作的技术门槛，满足多样化的艺术需求。

DragAnything 是快手联合浙江大学和新加坡国立大学推出的基于实体表示的可控视频生成方法，支持多实体独立运动控制、高质量视频生成，并在 FID、FVD 和用户研究等评估指标上达到最佳性能。

BEN2 是由 Prama LLC 开发的深度学习模型，专注于从图像和视频中快速移除背景并提取前景，支持高分辨率处理和GPU加速。

VideoRefer 是浙江大学与阿里达摩学院联合推出的视频对象感知与推理技术，支持细粒度视频对象理解、复杂关系分析及多模态交互，适用于视频剪辑、教育、安防等多个领域。

SeedVR 是南洋理工大学和字节跳动联合推出的扩散变换器模型，能够高效修复低质量视频，支持任意长度和分辨率，生成真实感细节。

Enhance-A-Video 是由上海人工智能实验室、新加坡国立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校联合推出的视频生成质量增强算法，能够显著提升视频的对比度、清晰度和细节真实性。

FlashVideo 是字节跳动和香港大学联合推出的高分辨率视频生成框架，通过两阶段方法显著降低计算成本，快速生成高质量视频。

JoyGen 是京东和香港大学联合推出的音频驱动的3D说话人脸视频生成框架，支持多语言、高质量视觉效果和精确的唇部与音频同步。

StereoCrafter 是腾讯开源的框架，能够将单目2D视频转换为高保真度的立体3D视频，适用于多种显示设备。

北京大学开源了首个针对视频编辑质量评估的新指标 VE-Bench，旨在通过人类感知一致的度量标准，更准确地评估视频编辑效果。

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。

WorldScore是斯坦福大学提出的首个统一评估世界生成模型的基准测试，通过基于相机轨迹的布局规范和3000个多样化样本，全面评测生成内容的可控性、质量与动态性。

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。

MoCha是由Meta与滑铁卢大学联合开发的端到端对话角色视频生成模型，通过创新的语音-视频窗口注意力机制实现精准的唇语同步和全身动作生成。

DreamActor-M1是字节跳动研发的AI图像动画框架，通过混合引导机制实现高保真人物动画生成，支持多语言语音驱动和形状自适应功能。

AI-ClothingTryOn是基于Google Gemini技术的虚拟试衣应用，支持人物与服装照片智能合成，可生成多达10种试穿效果版本，并提供自定义提示词优化功能。

阿里巴巴最新推出的TaoAvatar技术，通过3D高斯溅射实现照片级虚拟人实时渲染，支持多信号驱动与90FPS流畅运行，将彻底改变电商直播与远程会议体验。

Reve Image 是 Reve 推出的全新 AI 图像生成模型，专注于提升美学表现、精确的提示遵循能力以及出色的排版设计，能生成高质量的视觉作品。

TRELLIS 是由微软、清华大学和中国科学技术大学联合推出的高质量 3D 生成模型，能够根据文本或图像提示生成多样化的 3D 资产，支持多种输出格式和灵活编辑。

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。

iDP3是由斯坦福大学联合多所高校推出的改进型3D视觉运动策略，旨在提升人形机器人在多样化环境中的自主操作能力。该策略基于自我中心的3D视觉表征，无需精确相机校准和点云分割，显著提高了机器人在未见过的环境中的实用性和灵活性。

ACTalker是由香港科技大学联合腾讯、清华大学研发的端到端视频扩散框架，采用并行Mamba结构和多信号控制技术，能生成高度逼真的说话人头部视频。

香港大学与Adobe联合研发的ObjectMover模型，通过视频生成先验迁移技术，实现图像中物体的自然移动、删除和插入，自动保持光影一致性。

TripoSG 是 VAST AI 推出的基于大规模修正流模型的高保真 3D 形状合成技术，能够从单张图像生成细节丰富的 3D 网格模型，在工业设计、游戏开发等领域具有广泛应用前景。

MIDI-3D 是一种先进的 AI 3D 场景生成技术，能够将单张图像快速转化为高保真度的 360 度 3D 场景，具有强大的全局感知能力和细节表现力，适用于游戏开发、虚拟现实、室内设计等多个领域。

Fractal Generative Models 是麻省理工学院与 Google DeepMind 团队推出的新型图像生成方法，基于分形思想，通过递归调用模块构建自相似架构，显著提升计算效率，适用于高分辨率图像生成、医学图像模拟等领域。

VideoGrain 是悉尼科技大学和浙江大学推出的零样本多粒度视频编辑框架，基于调节时空交叉注意力和自注意力机制，实现类别级、实例级和部件级的精细视频修改，保持时间一致性，显著优于现有方法。

CogVideoX-Flash 是智谱推出的首个免费AI视频生成模型，支持文生视频、图生视频，最高支持4K分辨率，广泛应用于内容创作、教育、广告等领域。

MangaNinja 是一款基于参考图像的线稿着色工具，通过创新的补丁重排模块和点驱动控制方案，实现精准颜色匹配和复杂场景处理，适用于漫画、插画和数字艺术创作。

Ruyi是图森未来推出的图生视频大模型，专为消费级显卡设计，支持多分辨率、多时长视频生成，具备首帧、首尾帧控制、运动幅度控制和镜头控制等特性。Ruyi基于DiT架构，能够降低动漫和游戏内容的开发周期和成本，是ACG爱好者和创作者的理想工具。

See3D 是智源研究院推出的无标注视频学习 3D 生成模型，能够从大规模无标注的互联网视频中学习 3D 先验，实现从视频中生成 3D 内容。See3D 采用视觉条件技术，支持从文本、单视图和稀疏视图到 3D 的生成，并能进行 3D 编辑与高斯渲染。

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。

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。

RAIN 是一款创新的实时动画生成工具，支持在消费级硬件上实现无限视频流的实时动画化，适用于直播、虚拟角色生成等场景。