SANA是由NVIDIA、麻省理工学院和清华大学共同推出的文本到图像生成框架，能高效地生成高达4096×4096分辨率的高清晰度图像。SANA基于深度压缩自编码器、线性扩散变换器（Linear DiT）、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器，和高效的训练和采样策略，实现快速生成具有强文本图像对齐的高分辨率图像。
Samsung Gauss2是三星公司推出的第二代多模态生成式AI模型，能提升Galaxy AI功能的性能和效率。Samsung Gauss2能同时处理文本、代码和图像等多种数据类型。Samsung Gauss2分为三个版本：精简版（Compact）、均衡版（Balanced）和至尊版（Supreme），适应不同的计算环境和应用场景。
SafeEar是由浙江大学和清华大学联合开发的AI音频伪造检测框架，保护用户隐私的同时检测音频伪造。采用基于神经音频编解码器的解耦模型，分离语音的声学信息和语义信息，用声学信息进行检测，有效防止隐私泄露。
SadTalker是西安交通大学、腾讯AI实验室和蚂蚁集团联合推出的开源AI数字人项目。SadTalker专注于通过单张人脸图像和语音音频，利用3D运动系数生成逼真的说话人脸动画。
SaRA是一种新型的预训练扩散模型微调方法，由上海交通大学和腾讯优图实验室共同推出。基于重新激活预训练过程中看似无效的参数，让模型能适应新任务。SaRA基于核范数低秩稀疏训练方案避免过拟合，引入渐进式参数调整策略，优化模型性能。
Sa2VA是字节跳动联合加州大学默塞德分校、武汉大学和北京大学共同推出的多模态大语言模型，是SAM2和LLaVA结合而成，能实现对图像和视频的密集、细粒度理解。Sa2VA基于统一的任务表示，将图像或视频指代分割、视觉对话、视觉提示理解等任务整合到一个框架中，用LLM生成的空间-时间提示指导SAM2生成精确分割掩码。
SWEET-RL是Meta推出的多轮强化学习框架，专门用在训练大型语言模型（LLM）代理进行协作推理任务。SWEET-R基于训练时的额外信息（如参考解决方案）优化“批评者”模型，模型为每个步骤提供奖励，帮助“行动者”模型更好地分配信用、优化策略。
SWE-agent是一个由普林斯顿大学NLP组研究人员开发的开源AI程序员和软件工程师系统，利用大型语言模型（如GPT-4）的能力，可以自动解决GitHub存储库中的问题。SWE-agent通过智能体-计算机接口（ACI）与代码库交互，能够执行代码的浏览、编辑、测试和执行等任务。
SWE-Lancer 是 OpenAI 推出的大模型基准测试，评估前沿语言模型（LLMs）在自由职业软件工程任务中的表现。包含来自 Upwork 的 1400 多个任务，总价值达 100 万美元，分为个人贡献者（IC）任务和管理任务。
SWE-Kit 是Composio 推出的开源框架， 简化软件工程 AI 代理的开发过程。SWE-Kit提供无头 IDE 环境和 AI 原生工具，用于构建自定义编码代理，支持与多种代理框架和大型语言模型集成，降低构建复杂 AI 代理的门槛。SWE-Kit 集成文件操作、代码分析、shell 命令执行等功能，提高开发效率、提供高度的可定制性，是现代 AI 辅助软件开发的领先工具。
SWE-1是Windsurf团队推出的首个软件工程 AI 模型系列，专为整个软件开发流程优化，涵盖代码生成、测试、调试、资料查找等开发环节，提升开发效率和用户体验。
SVFR（Stable Video Face Restoration）是腾讯优图实验室和厦门大学联合推出的用于广义视频人脸修复的统一框架，整合了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务，基于Stable Video Diffusion（SVD）的生成和运动先验，通过统一的人脸修复框架整合特定于任务的信息。
SVDQuant是MIT研究团队推出的后训练量化技术，针对扩散模型，将模型的权重和激活值量化至4位，减少内存占用加速推理过程。SVDQuant引入高精度的低秩分支吸收量化过程中的异常值，在保持图像质量的同时，实现在16GB 4090 GPU上3.5倍的显存优化和8.7倍的延迟减少。
SUPIR是一个突破性的图像修复和画质增强方法，利用了大规模的生成模型StableDiffusion-XL（SDXL）和模型扩展技术，通过深度学习和多模态方法，实现了对低质量图像的高质量恢复。
STranslate是专为Windows用户设计的多功能翻译和OCR工具。支持多种语言翻译，具备划词、截图、监听剪贴板等多种翻译方式，并提供多家翻译服务接口。还拥有基于PaddleOCR的离线OCR功能，支持中文、英文、日文和韩文识别。
