LHM (Large Animatable Human Reconstruction Model) 是一個高效及高質量的 3D 人體重建方案模型，能夠在幾秒鐘內生成影片。模型利用了多模態的 Transformer 架構，以注意力機制，對人體特徵和影像特徵進行編碼，能夠詳細保存服裝的幾何形狀和紋理。為了進一步增強細節，LHM 提出了一種針對頭部特徵的金字塔型編碼方案，能夠生成頭部區域的多種特徵。（阿里巴巴）

FlashVideo 由香港大學、香港科技大學及 ByteDance 聯合開發，你只需要準備一張或者幾張參考圖片，加上文字提示詞，就可以生成高解像度的影片。過程主要分為兩部份，第一部分是優先處理提示詞，同時以低解像度處理圖片，減少 DIT 的運算時間。第二部分會建立低解像度和高解像度之間的匹配。結果能夠以高速生成 1 0 8 0 P 的高清影片。[DiT] Diffusion Transformer | [NFE ] Number of Function Evaluations

DiffuEraser 是個基於穩定擴散模型的開源影片修復模型。利用先驗資訊作為初始化，減少雜訊和幻覺，並藉由擴展時間以及利用影片擴散模型的時間平滑特性，提升長序列推論中的時間一致性。 DiffuEraser 透過結合鄰近影格資訊修復遮罩區域，展現比現有技術更佳的內容完整性和時間一致性，即使在處理複雜場景和長影片時也能產生細節豐富、結構完整且時間一致的結果，且無需文字提示。 其核心在於提升影片修復的生成能力與時間一致性。

Janus 系列多模態理解和生成模型。核心是三個模型：Janus、Janus-Pro 和 JanusFlow，它們都基於單一 Transformer 架構，實現了統一的多模態理解和生成。Janus-Pro 是 Janus 的進階版，透過優化訓練策略、擴展數據和提升模型規模，顯著提升了性能。JanusFlow 則結合了自迴歸語言模型和修正流模型，在效能和多功能性上取得平衡。該資源提供了模型下載、快速入門指南，以及使用 Python 進行多模態理解和圖像生成的程式碼範例，並提供了 Hugging Face 線上演示和本地 Gradio/FastAPI 演示的說明。 最後，還列出了相關論文的引用資訊。