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Step1X-3D是什么 Step1X-3D 是StepFun联合LightIllusions推出的高保真、可控的 3D 资产生成框架。基于严格的数据整理流程，从超过 500 万个 3D 资产中筛选出 200 万个高质量数据，创建标准化的几何和纹理属性数据集。Step1X-3D 支持多模态条件输入，如文本和语义标签，基于低秩自适应（LoRA）微调实现灵活的几何控制。Step1X-3D 推动了 3
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架，专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本，基于优化文本提示和特征融合，提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令，生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成，降低使用门槛。 Dre
IFAdapter是一种新型的文本到图像生成模型，由腾讯和新加坡国立大学共同推出。提升生成含有多个实例的图像时的位置和特征准确性。传统模型在处理多实例图像时常常面临定位和特征准确性的挑战，IFAdapter通过引入两个关键组件外观标记（Appearance Tokens）和实例语义图（Instance Semantic Map）解决问题。外观标记用于捕获描述中的详细特征信息，实例语义图则将特征与特
OmniAudio 是阿里巴巴通义实验室语音团队推出的从360°视频生成空间音频（FOA）的技术。为虚拟现实和沉浸式娱乐提供更真实的音频体验。通过构建大规模数据集Sphere360，包含超过10.3万个视频片段，涵盖288种音频事件，总时长288小时，为模型训练提供了丰富资源。OmniAudio 的训练分为两个阶段：自监督的coarse-to-fine流匹配预训练，基于大规模非空间音频资源进行自监
Seaweed APT2是字节跳动推出的创新的AI视频生成模型，通过自回归对抗后训练（AAPT）技术，将双向扩散模型转化为单向自回归生成器，实现高效、高质量的视频生成。模型能在单次网络前向评估（1NFE）中生成包含多帧视频的潜空间帧，显著降低了计算复杂性，通过输入回收机制和键值缓存（KV Cache）技术，支持长时间视频生成，解决了传统模型在长视频生成中常见的动作漂移和物体变形问题。能在单块GPU
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