学术研究平台
differential-diffusion.github.io
Differential Diffusion是专注于细粒度可控图像生成与编辑的学术展示平台，核心基于差分扩散技术框架，支持区域自定义修改强度控制、渐变空间变化编辑、图像补全无缝融合三类核心功能，主要面向AI图像研究人员、数字内容创作者、交互设计开发者、计算机视觉专业学生等群体，可用于学术研究效果验证、创意图像处理、特定区域精细修图、图像补全实验等多种场景，平台无需用户额外训练模型，仅通过推理阶段即可完成所有编辑操作，支持与主流开源扩散模型集成使用。
video-prediction-policy.github.io
Video Prediction Policy（简称VPP）是专注于机器人视觉预测策略研究的学术展示平台，核心展示基于视频扩散模型的机器人操控技术方案。平台提供完整的VPP技术原理讲解、实验基准测试数据、预训练模型开源资源，以及相关论文成果和数据集获取渠道。目标用户覆盖机器人学研究者、计算机视觉方向科研人员、机器人开发工程师、人工智能领域高校师生、具身智能项目研发团队、工业自动化方案设计人员。可用于机器人操控算法性能对比参考、具身智能视觉预测模块开发、相关学术研究的实验基线搭建、视频扩散模型跨领域应用探索等场景。
embodied-generalist.github.io
LEO是基于大型语言模型开发的多模态多任务具身智能代理项目官网，核心定位为面向3D环境交互的通用AI研究成果展示平台。平台支持3D视觉语言对齐技术演示、3D具身任务效果展示、相关训练数据集信息查询三类核心功能，主要面向AI研究人员、机器人开发从业者、高校计算机相关专业师生三类用户，可用于3D具身智能技术调研、多模态AI模型性能参考、机器人任务规划方案设计等场景。项目公开了两阶段训练框架的技术细节，以及在3D字幕生成、3D场景问答、具身导航、机器人操作等多个任务中的实验结果，为相关领域的技术研发提供参考依据。
pmrf-ml.github.io
Posterior-Mean Rectified Flow（简称PMRF）是面向计算机视觉领域的图像恢复算法项目官方网站，核心定位为学术研究与技术应用落地的展示载体。平台围绕后验均值整流流图像恢复算法，搭建了系统化的内容与资源体系，不仅提供完整的算法原理说明、论文原文下载、开源代码资源，还上线了多场景测试数据集、直观的效果对比演示工具，以及工业场景部署参考方案。平台既支持计算机视觉领域的研究人员快速复现实验结果、开展后续相关研究，也可为工程技术人员的算法落地应用提供参考，打通学术研究成果与产业实际需求的对接路径。