ProEdit 透過 KV-mix 在注意力層融合源/目標特徵，及 Latents-Shift 擾動潛在空間，實現高保真編輯。 支援 FLUX、HunyuanVideo 等模型，同時亦整合 Qwen3-8B 解析自然語言指令。

ProEdit 解決傳統反轉編輯過度依賴源圖的問題，能準確變換主體屬性如姿態、數量、顏色，同時保持背景一致。 適用於圖像替換（如老虎變貓、襯衫變毛衣）與影片動態編輯（如紅車變黑車、鹿變牛）。適合 AI 內容創作者、影片後製，plug-and-play 相容 RF-Solver 等工具，在多項基準測試達 SOTA 效能。

SpaceTimePilot 是一個把「攝影機運鏡」和「時間軸控制」徹底拆開來玩的視覺生成模型，從一支普通的單眼影片出發，就能同時改變鏡頭路徑和動作節奏，做出 bullet-time、慢動作、倒帶、甚至空間與時間交錯前進這種高自由度效果。 過去的 Camera-control V2V 模型（例如 ReCamMaster、Generative Camera Dolly）只能改鏡頭、不能動時間；4D 多視角模型（如 Cat4D、Diffusion4D）雖支援時空條件，但通常只給離散片段，沒辦法連續、細緻地玩時間線。 SpaceTimePilot 最大的賣點，就是讓「鏡頭怎麼走」和「畫面播到第幾秒」變成兩條獨立的控制軌，創作者可以像在 3D 時空中開飛機一樣，自由規劃路線。​

為了做到這件事，作者先在 diffusion 裡加了一個專門描述「動畫時間」的 time-embedding 機制，讓模型能精確理解「現在這一幀應該是原影片第幾秒、第幾個動作狀態」；接著用 temporal warping 資料增強，把既有多視角資料集重新時間扭曲，模擬快轉、倒帶、停格等不同節奏，強迫模型學會把「場景動作」和「攝影機移動」拆開學。 他們還自建了一個 Cam×Time 合成資料集，對同一個場景做出「攝影機 × 時間」的全格點渲染，總共 10 萬級場景時間組合，給模型完整的時空監督，讓 bullet-time 這種超細膩的時間控制可以穩定、不抖動地跑出來。 在推理端，SpaceTimePilot 透過自回歸（autoregressive）推進，把一段段 81 幀的生成片段接起來，不但能長時間探索，也能在多輪生成中維持鏡頭、時間與內容的一致性，對影視特效、互動體驗、AR/VR 內容創作來說，是非常實用的一條未來工作流路線。（劍橋 與 Adobe 聯合開發）

GaMO：Geometry-aware Multi-view Diffusion Outpainting for Sparse-View 3D Reconstruction，是一套專門為「稀疏視角 3D 重建」設計的全新框架，主打關鍵字就是：幾何感知、多視角、Diffusion 外擴（outpainting）、零訓練、超省時間。傳統方法通常會在新相機位上生成人工視角，來補足原始影像的不足，但這樣很容易在多視角之間出現幾何不一致、邊界破碎、甚至幽靈般的重影，同時計算成本也相當驚人。 GaMO 反其道而行，直接「從原本的相機視角往外長」，也就是針對每張輸入影像做視野擴張，保留原始內容不動，只在周邊補齊缺失區域，天然就比較容易維持幾何一致性。​

技術上，GaMO 利用多視圖條件化的 diffusion 模型，再配合幾何感知去噪策略，先透過粗略 3D 重建拿到幾何先驗，再在影像層面做多視圖 outpainting，最後用這些擴張後的影像做精緻 3D 重建。 這樣的設計有幾個亮點：第一，完全不需要針對特定場景再訓練（zero-shot inference），直接使用現成的多視圖 diffusion 模型即可；第二，在 Replica、ScanNet++ 等資料集上，GaMO 在 PSNR、SSIM、LPIPS 等指標上刷新了現有 SOTA，同時比其它 diffusion 式方法快上約 25 倍，整個流程控制在 10 分鐘內完成。 對需要做室內掃描、VR/AR 場景建模、機器人導航環境重建的團隊來說，GaMO 提供了一種更務實、計算友善，又兼顧幾何品質的新選項。

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。