InteractAvatar 能從一張靜態參考圖生成「人與物體互動」的視頻，同時保持音畫同步（lip‑sync + co‑speech gestures）。同時能夠執行基於場景的人機互動 (GHOI)。與以往僅限於簡單手勢的方法不同，我們的模型可以從靜態參考圖像中感知環境，並產生複雜的、文本引導的與物體的交互，同時保持高保真度的唇部同步。
雙流 Diffusion Transformer（DiT）架構：一個分支做「感知與互動規劃」（Perception and Interaction Module, PIM），負責理解圖片裡的物體位置與關係，並生成對齊文字指令的動作序列。另一個分支做「音訊‑互動感知生成」（Audio‑Interaction Aware Generation Module, AIM），把動作與語音融合成高品質視頻。
MoCha 是一個專注於視頻角色替換的開源框架，旨在只需要單一參考即可完成角色替換，且不依賴任何結構化指導（如骨骼、深度圖或逐幀分割）。傳統的重建式方法往往必須提供完整的逐幀遮罩與額外的結構資訊，面對遮擋、複雜姿態或多角色互動時容易產生視覺雜訊與時間不穩定，而 MoCha 的設計則把這些限制全部排除，取而代之的是把不同條件統一為單一的 token 流，並通過條件感知的 RoPE（Rotary Positional Embedding）結合多參考圖像，支撐可變長度的影片生成。
DreamID-V 是一個專門為高保真度臉部交換設計的技術，它旨在縮短圖像到視頻之間的差距。這技術在處理各種挑戰性場景時表現出色，包括頭髮遮擋、複雜光照、多樣化的種族和顯著的臉型變化。DreamID-V 的應用範圍廣泛，可以應用於娛樂、廣告和電影製作等領域，考慮到了實際應用中的多種需求和挑戰。提供更加逼真的臉部交換效果。
對於使用者來說，DreamID-V 提供了單 GPU 和多 GPU 推理的選項，並且有詳細的安裝和使用指南。使用者需要準備好相應的模型文件和依賴庫，然後根據提供的腳本進行操作。此外，DreamID-V 還支持不同的模型版本，例如 DreamID-V-Wan-1.3B-DWPose，這進一步提升了姿態檢測的穩定性和魯棒性。
影片將一步步帶你上手 PersonaLive，教你如何使用 AI 即時角色變換，在直播或影片中實現即時變身效果，全流程免費。
InfiniteTalk 完全免費、支援長影片，唇同步自然但需調參避免誇張；HeyGen 更親民但付費，兩者差異不大，InfiniteTalk 性價比高。 適合 IT 顧問用於快速製作教程或演示影片，節省攝影成本。
AnyTalker，一個基於音訊的多人對話的開源視訊生成框架。它採用靈活的多流結構，既能擴展身份規模，又能確保身份之間的無縫互動。
影片教你怎樣用「ComfyUI + OVI 11B」在低 VRAM 顯示卡上做 10 秒有畫又有聲嘅影片生成功能，重點係一步步教你放啱模型檔、設定 workflow，同埋用 LoRA 喺低 steps 都保持畫質。
Ovi 使用了專屬預訓練 5B 音頻分支，架構設計類似 WAN 2.2 5B，同時提供了 1B 融合分支，支持純文本或文本+圖片輸入，自動生成視頻、對嘴音頻，以及匹配場景的背景音效和音樂。
Paper2Video 能從輸入的論文（LaTeX源碼）、一張圖片和一段音頻，生成完整的學術報告視頻。集成了幻燈片生成、字幕生成、游標定位、語音合成、講者視頻渲染等多模態子模塊，實現一條龍的演示視頻製作流程。支持並行處理以提升視頻生成效率，推薦GPU為NVIDIA A6000（48G顯存）及以上。
需要設定 GPT-4.1 或 Gemini2.5-Pro 等大型語言模型 API Key，支持本地 Qwen 模型。
