為了建立幾何基礎，WorldWarp 維護了一個透過高斯擴散（3DGS）建構的線上三維幾何緩存。透過將歷史內容明確地扭曲到新的視圖中，該快取充當結構支架，確保每個新幀都遵循先前的幾何形狀。然而，靜態扭曲不可避免地會因遮蔽而留下空洞和偽影。
WorldWarp 使用專為「填充和修正」目標設計的時空擴散（ST-Diff）模型來解決這個問題。
WorldWarp 的核心創新在於空間變化的噪音調度：空白區域接收完整的噪音以觸發生成，而扭曲區域接收部分噪音以實現精細化。透過在每個步驟動態更新 3D 緩存，WorldWarp 能夠保持視訊片段之間的一致性。因此，它透過確保 3D 邏輯引導結構，而擴散邏輯完善紋理，從而實現了最先進的保真度。
DreaMontage 是一個由 ByteDance 開發的開源 AI 影片生成框架，專注於「任意幀引導的一鏡到底」（one-shot）長影片合成，能從多個圖片或短片片段自動產生連貫、流暢的敘事影片。
SemanticGen 首先在高層語義空間中生成視頻，然後在 VAE 潛在空間中細化細節。SemanticGen 的核心觀點是，鑑於影片中固有的大量冗餘訊息，視訊生成應首先在緊湊的語義空間中進行全局規劃，然後再添加高頻細節——而不是直接對大量的底層視訊標記進行建模。
InfCam，一個無需深度資訊、攝影機控制的視訊生成框架，能夠實現高姿態保真度。該框架整合了兩個關鍵組件：
架構包含同次引導自注意力層（homography-guided self-attention），輸入源視頻、目標及變換潛在表示與相機嵌入，確保時間對齊與旋轉感知推理。 變換模塊處理旋轉後添加平移嵌入，將重投影簡化為相對於無限遠平面的視差估計，提升軌跡忠實度。
透過增強 MultiCamVideo 數據集生成 AugMCV，引入多樣初始姿態與焦距軌跡，解決現有 SynCamVideo 等數據集偏差。
實驗結果表明，在 AugMCV 與 WebVid 數據集上，InfCam 在相同/不同內參情境下，於姿態準確度與視覺保真度皆優於基準，尤其在真實世界數據泛化表現突出。
RePlan 是一個基於指令的圖像編輯框架，專門解決指令-視覺複雜度（IV-Complexity）挑戰，透過視覺語言規劃器與擴散編輯器結合實現精準區域編輯。
框架採用「規劃-執行」策略：VLM 規劃器透過逐步推理分解複雜指令，生成邊界框與區域提示；編輯器使用無訓練注意力區域注入機制，支援單次多區域並行編輯，避免迭代 inpainting。
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在本機用 ComfyUI 跑 Qwen Image Edit 2511，包含 BF16、FP8 和 GGUF 量化版本，以及 Lightning 4‑step LoRA 的完整實戰示範。
