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。
VerseCrafter 是一套以 4D 幾何控制驅動的影片擴散模型，目標在單張參考圖上同時掌控相機運動與多目標的三維軌跡，讓生成的影片在視角變化與物體遷移間保持高度一致。讓使用者能夠像操控遊戲或電影一樣，精確控制鏡頭和物體的運動，從而生成逼真的動態影片。
一般的 AI 影片模型通常難以同時掌控鏡頭移動和多個物體的動作，VerseCrafter 透過一種全新的表示法解決這個問題：1. 動態世界模擬：它不只是畫出一連串的畫面，而是先在一個隱藏的 3D 空間中建立場景的基礎結構（例如背景點雲），然後加上時間軸，變成 4D。2. 精準控制：鏡頭：你可以指定鏡頭要怎麼飛行（例如從左邊飛到右邊，或是繞著物體旋轉）。你甚至可以指定畫面中的物體要如何移動、旋轉。
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。
用於音訊驅動頭像視訊產生的擴散模型難以合成具有自然音訊同步和身份一致性的長視訊。基於 Wan2.1-1.3B 的 StableAvatar 音訊驅動的頭像視訊效果，是首個端到端視訊擴散變換器，無需後製即可合成無限長的高品質視訊。
