多模态模型

Flame

Flame是一款开源的多模态AI模型,能够将UI设计截图转换为高质量的现代前端代码。它支持React等主流框架,具备动态交互、组件化开发和高代码质量的特点。Flame通过创新的数据合成方法提升代码多样性与准确性,适用于快速原型开发、提升开发效率及辅助学习等多种场景。其训练数据、模型和测试集均已开源,为前端开发提供了高效的工具支持。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

Migician

Migician是一款由多所高校联合开发的多模态大语言模型,专为多图像定位任务设计。它基于大规模数据集MGrounding-630k,采用端到端架构和两阶段训练方法,支持跨图像精准定位与多任务处理。Migician适用于自动驾驶、安防监控、医疗影像等多个领域,具有高效的推理能力和灵活的输入方式。

Ovis2

Ovis2是阿里巴巴国际团队开发的多模态大语言模型,采用结构化嵌入对齐技术提升视觉与文本的融合效果。支持视频、图像和多语言处理,强化了思维链推理和复杂场景下的OCR能力。提供多个参数规模的版本,适用于研究、开发及各类应用场景,展现卓越性能。

HealthGPT

HealthGPT是由多家高校与企业联合开发的医学视觉语言模型,支持医学图像分析、视觉问答、文本生成及多模态融合等任务。其核心技术包括异构低秩适应(H-LoRA)、分层视觉感知(HVP)和三阶段学习策略(TLS),可高效处理复杂医疗数据。模型适用于医学诊断、教育、研究及健康管理等多个场景,具有良好的适应性和实用性。

Qihoo

Qihoo-T2X是由360 AI研究院与中山大学联合研发的高效多模态生成模型,基于代理标记化扩散 Transformer(PT-DiT)架构。该模型通过稀疏代理标记注意力机制显著降低计算复杂度,支持文本到图像、视频及多视图生成。具备高效生成能力和多任务适应性,适用于创意设计、视频制作、教育、游戏开发及广告等多个领域。

Long

Long-VITA是一款由腾讯优图实验室、南京大学和厦门大学联合开发的多模态AI模型,支持处理超长文本(超过100万tokens)及多模态输入(图像、视频、文本)。通过分阶段训练提升上下文理解能力,结合动态分块编码器与并行推理技术,实现高效处理长文本和高分辨率图像。模型基于开源数据训练,适用于视频分析、图像识别、长文本生成等场景,性能在多个基准测试中表现突出。

Magic 1

Magic 1-For-1是由北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合开发的高效视频生成模型,通过任务分解和扩散步骤蒸馏技术实现快速、高质量的视频生成。支持文本到图像和图像到视频两种模式,结合多模态输入提升语义一致性。采用模型量化技术降低资源消耗,适配消费级硬件。广泛应用于内容创作、影视制作、教育、VR/AR及广告等领域。

InternVideo2.5

InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型,具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务,适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。

InspireMusic

InspireMusic是由阿里巴巴通义实验室开发的AI音乐生成工具,支持通过文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。其核心技术包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder,实现文本到音乐的转换、音乐续写及高质量音频输出。该工具支持长音频生成、多种采样率,并提供快速与高音质两种推理模式,适用于音乐创作、音频处理及个性化音乐生成等场景。