面向 AI 研究者的开源实验环境，可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。

腾讯混元开源的大规模视频生成框架，基于扩散 Transformer 把文本提示直接生成连贯视频，适合做文生视频研究和应用落地。

用 LoRA、Adapter 等少量参数微调大模型和扩散模型，大幅降低显存与训练成本，是 Hugging Face 生态里做参数高效微调的标准库。

基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。

SANA 是英伟达开源的高效扩散生成模型与配套训练推理引擎，支持文生图、文生视频和世界模型，用线性注意力和 NVFP4 量化在低显存下实现快速生成。

一站式 WebUI，基于 Diffusers 和 PyTorch 统一完成 AI 图像与视频生成、打标和后期处理，省去在多个工具间切换的麻烦。

面向全模态模型的高效推理框架，支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务，基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。

从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。

LTX-Video 是 Lightricks 开源的视频生成模型，支持文生视频和图生视频，基于 DiT 扩散架构，可快速生成高质量短视频。

把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。

汇总 CVPR 2026 录用论文及其配套开源代码，方便计算机视觉研究者快速找到带实现的新工作并跟进复现。