Diffusion‑Forge, một thư viện mã nguồn mở mới được công bố trên GitHub, nhằm mục đích cung cấp một nền tảng thống nhất cho việc tạo nội dung đa phương tiện bằng mô hình diffusion. Thư viện hỗ trợ không chỉ tạo ảnh tĩnh mà còn mô hình 3D và video, mở ra cơ hội mới cho các nhà sáng tạo nội dung và nhà phát triển.
Thư viện dựa trên kiến trúc Diffusion Transformer và tích hợp các mô hình pre‑trained như Stable Diffusion 3.0, Point‑E và Video Diffusion 2.0. Người dùng có thể tùy chỉnh các tham số như độ phân giải, khung thời gian và độ sâu mô hình 3D thông qua API Python đơn giản.
Diffusion‑Forge còn đi kèm với một bộ công cụ visualizer cho phép xem trước kết quả trong thời gian thực, cũng như các plugin cho Unity và Unreal Engine, giúp các nhà phát triển game và thực tế ảo tích hợp nhanh chóng. Dự án đã nhận được hơn 5.000 sao và 200 fork trong vòng 72 giờ sau khi ra mắt.
Nhóm phát triển, gồm các thành viên từ OpenAI, NVIDIA và cộng đồng nghiên cứu AI, cam kết duy trì và mở rộng thư viện, bao gồm việc thêm hỗ trợ cho các định dạng âm thanh và mô hình đa ngôn ngữ trong tương lai.