基于流匹配的语音合成模型官方实现，只需一段参考音频就能克隆音色并生成流畅自然的语音，适合做零样本 TTS 和语音克隆。

微软开源的统一多模态模型，用流匹配做图像编辑与文生图，同时支持流式视频理解和 GUI 电脑操作 Agent。

基于流匹配的语音合成模型，通过表情符号控制说话风格，支持声音克隆，让 TTS 输出带情绪和语气变化。

面向扩散模型和全模态模型的多模态强化学习训练框架，支持 GRPO、流匹配和 vLLM 推理，用来做图像生成与多模态模型的 RLHF 训练。

基于条件流匹配的快速非自回归语音合成架构，用更少采样步数生成高质量语音，适合搭建低延迟 TTS 系统。

提供 AsymFlow、pi-Flow、GMFlow 等流匹配与扩散蒸馏算法的官方 PyTorch 实现，用于加速文本到图像生成模型的训练与推理。

MeanFlow 与 iMF 的 PyTorch 实现，用一步生成建模替代多步扩散采样，让图像生成推理更快。

用 PyTorch 复现 MetaAI 的 Transfusion：在同一多模态模型里同时预测下一个 token 和扩散生成图像，把语言建模与图像扩散统一到一个 Transformer 中。

NVIDIA 开源的扩散模型加速生成方案，用一致性模型、分布匹配蒸馏和流映射等蒸馏技术，把扩散模型的多步采样压缩到极少步数，显著提升出图速度。

统一封装 Flow-Matching 模型的微调流程，支持图像与视频生成，并集成强化学习，省去自己搭训练脚本的麻烦。

用强化学习对扩散模型做后训练，支持文生图、文生视频和图生视频，主打高效、稳定、可扩展。

Iris-3B 是一个 3B 参数的扩散 Transformer，直接在像素空间生成图像、无需 VAE；同一预训练先验微调后还能做单目深度估计和 4 倍图像修复。