计算机视觉

VISION XL是一款基于潜在扩散模型的高效视频修复和超分辨率工具，能够修复视频缺失部分、去除模糊，并支持四倍超分辨率。该工具优化了处理效率，适合快速处理视频的应用场景。

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。

LEOPARD是由腾讯AI Lab西雅图实验室推出的视觉语言模型，专为处理含有大量文本的多图像任务设计。该模型通过自适应高分辨率多图像编码模块和大规模多模态指令调优数据集，在多个基准测试中表现卓越，适用于自动化文档理解、教育和学术研究、商业智能和数据分析等多个应用场景。

Amodal3R是一种创新的条件式3D生成模型，通过掩码加权多头交叉注意力机制和遮挡感知层，能够从部分可见的2D图像中重建完整3D形态，仅用合成数据训练即可实现真实场景的高精度重建。

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。

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。

阿里巴巴通义实验室推出的ChatAnyone框架，通过高效分层运动扩散模型和混合控制融合技术，实现高保真度、自然度的实时肖像视频生成。

ENEL是由上海AI Lab推出的无编码器3D大型多模态模型，能够在多个3D任务中实现高效语义编码和几何结构理解，如3D对象分类、字幕生成和视觉问答。

SHMT 是阿里达摩院与武汉理工等机构联合研发的自监督化妆转移技术，支持高效妆容迁移与动态对齐，适用于图像处理、虚拟试妆等多个领域。

TryOffAnyone 是一款基于 AI 技术的工具，能够将模特穿着服装的图像快速还原为平铺商品图，支持智能识别、自动优化等功能，适用于电商平台和虚拟试衣场景。

Aurora是xAI为Grok AI助手推出的新图像生成模型，专注于生成高逼真度的图像，特别是在人物和风景图像方面。该模型支持文本到图像的生成，并能处理包括公共人物和版权形象在内的多种图像生成请求。Aurora的可用性因用户等级而异，免费用户每天能生成三张图像，而Premium用户则可享受无限制访问。

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。

OminiControl 是一个高度通用且参数高效的 AI 图像生成框架，专为扩散变换器模型设计，能够实现图像主题控制和空间精确控制。该框架通过引入极少量的额外参数（0.1%），支持主题驱动控制和空间对齐控制，适用于多种图像生成任务。

OmniBooth是由华为诺亚方舟实验室和港科大研究团队联合推出的图像生成框架，支持基于文本提示或图像参考进行空间控制和实例级定制。该框架通过用户定义的掩码和相关联的文本或图像指导，精确控制图像中对象的位置和属性，提升文本到图像合成技术的可控性和实用性。

PhysGen3D是清华等高校联合开发的创新框架，通过单张图像重建3D场景并模拟物理行为，实现从静态图像到动态交互的突破性转换。

I2V3D 是由香港城市大学和微软联合开发的图像到视频生成框架，支持将静态图像转换为动态视频，基于3D几何引导实现精确的动画控制，适用于动画制作、视频编辑和内容创作等领域。

北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合推出的 Magic 1-For-1 模型，优化内存消耗和推理延迟，快速生成高质量视频片段。

DiffSplat 是由北京大学和字节跳动联合推出的一个高效 3D 生成框架，能够在 1-2 秒内从文本提示或单视图图像生成高质量的 3D 高斯点阵，并确保多视图下的一致性。

X-Dyna 是由字节跳动联合斯坦福等高校推出的动画生成框架，基于扩散模型实现单张图像动画化，支持面部表情和身体动作控制，生成高质量动态细节。

Ingredients 是一款基于多ID照片与视频扩散Transformer相结合的定制视频生成框架，能够生成高质量、身份一致且内容灵活的视频。

CreatiLayout 是复旦大学与字节跳动联合推出的创新布局到图像生成技术，通过大规模数据集和孪生多模态扩散变换器，实现高质量图像生成与布局优化。

VMix 是一款创新的即插即用美学适配器，通过解耦文本提示和交叉注意力混合控制，显著提升图像生成的美学质量，支持多源输入和高质量视频处理。

联通元景（UniT2IXL）是中国联通AI推出的中文原生文生图模型，基于国产昇腾AI平台，优化中文语义理解，支持高质量图像生成。

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。

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。

BrushEdit是由腾讯、北京大学等机构联合推出的先进图像编辑框架，结合多模态大型语言模型和双分支图像修复模型，支持基于指令引导的图像编辑和修复。

Meta Motivo 是 Meta 公司推出的 AI 模型，旨在控制数字智能体的全身动作，提升元宇宙体验的真实性。该模型通过无监督强化学习算法，能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能，适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个应用场景。

DrivingDojo是由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队联合推出的交互式驾驶世界模型数据集，包含18,000个视频片段，涵盖驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。该数据集为自动驾驶模型的开发提供了坚实基础，并定义了动作指令跟随（AIF）基准，用于评估世界模型在执行动作控制的未来预测能力。

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。

TripoSF 是 VAST AI 推出的新一代 3D 基础模型，采用创新的 SparseFlex 表示方法，支持 1024³ 高分辨率建模，内存占用降低 82%，在细节捕捉和复杂结构处理上表现优异。

牛津大学与谷歌联合推出的Bolt3D技术，能在单个GPU上仅用6.25秒从单张或多张图像生成高质量3D场景，基于高斯溅射和几何多视角扩散模型，为游戏、VR/AR等领域带来革命性突破。

Inf-DiT 是清华大学与智谱AI联合推出的基于扩散模型的图像上采样方法，能够生成超高分辨率图像，突破传统扩散模型的内存限制，适用于多种实际应用场景。

StoryWeaver 是厦门大学与网易伏羲联合推出的 AI 模型，通过知识图谱和角色定制技术，实现高质量的故事可视化。

VideoPhy 是 UCLA 和谷歌联合推出的首个评估视频生成模型物理常识能力的基准测试，旨在衡量模型生成的视频是否遵循现实世界的物理规则。

VideoVAE+ 是香港科技大学推出的先进跨模态视频变分自编码器，通过时空分离压缩机制和文本指导，实现了高效视频压缩与精准重建。

DiTCtrl 是一种基于多模态扩散变换器（MM-DiT）架构的多提示视频生成方法，能够在无需额外训练的情况下，实现多个文本提示之间的连贯视频生成，并保持内容和运动的一致性。

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。

Find3D是由加州理工学院推出的3D部件分割模型，能够根据任意文本查询分割任意对象的任何部分。该模型利用强大的数据引擎自动从互联网上的3D资产生成训练数据，并通过对比训练方法训练出一个可扩展的3D模型。Find3D在多个数据集上表现出色，显著提升了平均交并比（mIoU），并能处理来自iPhone照片和AI生成图像的野外3D构建。

清华大学与腾讯联合推出的Video-T1技术，通过测试时扩展（TTS）和Tree-of-Frames方法，显著提升视频生成的连贯性与文本匹配度，为影视制作、游戏开发等领域带来突破性解决方案。

Edicho 是蚂蚁集团联合港科大等高校推出的多图像一致性编辑方法，基于扩散模型，支持即插即用，无需额外训练，适用于多种图像编辑任务。

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。

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。

ClotheDreamer是由上海大学、上海交通大学、复旦大学和腾讯优图实验室联合推出的3D服装生成技术，能够根据文本描述生成高保真、可穿戴的3D服装资产，适用于虚拟试穿和物理精确动画。