开源项目

通过连接大语言模型与多模态适配器和扩散解码器，AnyGPT实现了对各种模态输入的理解和能够在任意模态中生成输出的能力。
也就是可以处理任何组合的模态输入（如文本、图像、视频、音频），并生成任何模态的输出…
实现了真正的多模态通信能力。
这个项目之前叫NExT-GPT

可以根据不同性别和体型自动调整，和模特非常贴合。也可以根据自己的需求和偏好调整试穿效果

OOTDiffusion支持半身模型和全身模型两种模式。

能自动从视频中识别和分离出不同的声音源，并与画面位置匹配。
例如，它可以识别出视频中哪个人物正在说话或哪个乐器正在被演奏。
而且还能够分别提取和分离这些声音源的声音。
PixelPlayer能自我学习分析，无需人工标注数据。
这种能力为音视频编辑、多媒体内容制作、增强现实应用等领域提供了强大的工具，使得例如独立调整视频中不同声音源音量、去除或增强特定声音源等操作成为可能。

它可以通过理解用户的自然语言指令和屏幕的视觉内容，自动执行一系列复杂的任务。

比如“删除Word文档中的所有图片”或“在PowerPoint文稿中添加一个新幻灯片”。

它结合了GPT 4-V，能够理解和Windows应用程序的图形用户界面（GUI）并执行操作。

UFO能够在Windows应用程序中执行各种操作，如点击按钮、填写表单、浏览文件等，就好像一个人在使用鼠标和键盘操作电脑一样。

它能够自动识别和定位图像中的各种对象
YOLO-World在速度和准确性方面都优于许多最先进的方法。
零样本检测能力，无需训练即可进行实时目标检测，即便某些物品之前没有见过。

1、物体的准确放置：确保新插入的物体在视频中的位置看起来自然、合理，与视频场景的其他元素和空间布局协调一致。
2、光照和阴影的真实模拟：通过分析和模拟视频中的光照条件及其对物体的影响，生成看起来自然的阴影和光照效果，增强物体与环境的整合度。
3、风格一致性：应用风格转换技术，调整和优化视频的视觉效果，使得插入的物体在色彩、纹理等方面与背景视频保持一致，进一步提升整个视频的真实感和观感质量。

Media2Face能够根据声音来生成与语音同步的、表现力丰富的3D面部动画。

同时允许用户对生成的面部动画进行更细致的个性化调整，如情感调整，“快乐”或“悲伤”等。

它还能理解多种类型的输入信息（音频、文本、图像），并将这些信息作为生成面部动画的指引。

vx. dev与GitHub无缝集成，你只需在GitHub上提交一个新的Issue，vx. dev就可以你的需求生成React、Vue或Svelte等UI代码。

支持用户自定义代码生成模式，生成的代码通过拉取请求呈现，方便用户查看和修改。

能根据描述生成符合描述的人物照片。
也能把几个不同人的照片特征混合在一起，创造出一个全新的人物形象。
还能改变照片人物的性别、年龄和生成多种风格的其他照片。

只需要一个简短的视频，BakedAvatar就能从这个视频中复制出该人物3D头部模型。同时精确捕捉其面部特征，模拟表情和头部运动。
而且它还能对3D头部进行实时渲染，编辑和调整头像的表情、姿势等。
即使是在普通的移动设备上也能实现。