DreamWaltz-G是一个创新的框架，用于从文本驱动生成3D头像和表达性的全身动画。它的核心是骨架引导的评分蒸馏和混合3D高斯头像表示。该框架通过整合3D人类模板的骨架控制到2D扩散模型中，提高了视角和人体姿势的一致性，从而生成高质量的头像，解决了多重面孔、额外肢体和模糊等问题。此外，混合3D高斯头像表示通过结合神经隐式场和参数化3D网格，实现了实时渲染、稳定的SDS优化和富有表现力的动画。DreamWaltz-G在生成和动画3D头像方面非常有效，无论是视觉质量还是动画表现力都超越了现有方法。此外，该框架还支持多种应用，包括人类视频重演和多主题场景组合。

Mermaid Whiteboard是一个基于文本的制图工具，由获奖的开源项目Mermaid JS背后的团队开发。它允许用户通过文本创建各种图表，包括流程图、序列图、甘特图等。Mermaid Chart通过简化文档流程、提高工作流程和团队间的沟通效率，为系统设计和新团队成员的培训带来了革命性的变化。

TurboEdit是一种基于Adobe Research开发的技术，旨在解决精确图像反转和解耦图像编辑的挑战。它通过迭代反转技术和基于文本提示的条件控制，实现了在几步内对图像进行精准编辑的能力。这项技术不仅快速，而且性能超越了现有的多步扩散模型编辑技术。

HoloDreamer是一个文本驱动的3D场景生成框架，能够生成沉浸式且视角一致的全封闭3D场景。它由两个基本模块组成：风格化等矩形全景生成和增强两阶段全景重建。该框架首先生成高清晰度的全景图作为完整3D场景的整体初始化，然后利用3D高斯散射（3D-GS）技术快速重建3D场景，从而实现视角一致和完全封闭的3D场景生成。HoloDreamer的主要优点包括高视觉一致性、和谐性以及重建质量和渲染的鲁棒性。

MoMask 是一个用于基于文本驱动的 3D 人体运动生成的模型。它采用了分层量化方案，以高保真度的细节将人体运动表示为多层离散运动令牌。MoMask 通过两个不同的双向 Transformer 网络进行生成，以从文本输入预测运动令牌。该模型在文本到运动生成任务上优于现有方法，并可以无缝应用于相关任务，如文本引导的时间修复。

Story-to-Motion是一个全新的任务，它接受一个故事（顶部绿色区域）并生成与文本描述相符的动作和轨迹。该系统利用现代大型语言模型作为文本驱动的运动调度器，从长文本中提取一系列（文本、位置）对。它还开发了一个文本驱动的运动检索方案，结合了经典运动匹配和运动语义以及轨迹约束。此外，它设计了一个渐进式掩蔽变换器，以解决过渡动作中常见的问题，如不自然的姿势和滑步。该系统在轨迹跟随、时间动作组合和动作混合等三个不同子任务的评估中表现优异，胜过以往的动作合成方法。