模型

字节跳动推出新型蒸馏模型Hyper-SD：基于SD1.5和SDXL1.0基础模型提炼

文生图模型新架构MoA：根据用户的个性化需求生成包含特定人物的图像，同时保持原有模型的风格和多样性

虚拟服装试穿Magic Clothing：根据特定的服装和文本提示来生成穿着这些服装的定制化角色图像

高效且多功能的框架Ctrl-Adapter：在各种图像和视频生成模型中加入丰富的控制功能

新型超分辨率技术APISR：专门针对动漫图像和视频的高质量增强

统一框架UniFL：通过统一的反馈学习来提升稳定扩散模型（Stable Diffusion）的性能

时间延时视频生成模型MagicTime：学习现实世界中的物理知识，并能够生成展示这些知识的时间延时视频

新型文生图架构Diffusion-RWKV：基于RWKV模型，为改进图像生成任务而设计

个性化视觉编辑框架SwapAnything：可以在保持上下文不变的情况下，用参考提供的个性化概念替换图像中的任何物体

新型框架Diffusion-KTO：用于调整文生图模型，使其生成的图像更符合人类的偏好

创新图像生成框架BeyondScene：能够生成高分辨率（超过8K）、以人为中心的场景图像

图像编辑框架ByteEdit：提升基于扩散模型的生成性图像编辑任务的性能