计算机视觉

SmartEraser 是由中科大与微软亚洲研究院联合开发的图像编辑技术，能够精准移除图像中的指定对象，同时保留周围环境的细节和结构，适用于复杂场景的图像处理。

MultiBooth是清华大学联合Meta等机构推出的多概念图像生成方法，支持高效生成高保真度图像，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。

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。

RLCM 是康奈尔大学推出的基于强化学习的文本到图像生成模型优化框架，支持快速训练与推理，能够根据任务特定奖励函数生成高质量图像。

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。

Diff-Instruct 是一种从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架，通过最小化积分Kullback-Leibler散度，指导其他生成模型的训练，提升生成性能。

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。

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。

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。

Fancy123是由华中科技大学和华南理工大学联合推出的3D网格生成技术，能够从单张图片生成高质量的3D网格。该技术通过即插即用的变形技术，解决了多视图图像的局部不一致性，提高了网格对输入图像的保真度，并确保了高清晰度。Fancy123在定性和定量实验中表现出色，能够无缝集成到现有的单图像到3D的方法中。

南洋理工大学与UCAS团队联合推出了一种新型视图合成方法——ViewExtrapolator。该方法基于稳定视频扩散（SVD）技术，能够在不进行微调的情况下，高效生成超出训练视图范围的新视角图像，显著减少伪影，提升视觉质量。ViewExtrapolator具有广泛的应用前景，尤其在虚拟现实、3D内容创建、电影制作等领域。

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。

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。

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。

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。

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。

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。