多模态模型

Mobile

Mobile-Agent 是一种具备移动能力的智能代理系统,能够跨设备执行任务并优化资源使用。基于多模态大语言模型和视觉感知技术,支持自动操作、自我规划与反思,适用于多应用协同、跨平台操作及纯视觉交互。其技术架构包含多个智能体协作机制,提升了移动设备任务处理的效率与灵活性。

AddressCLIP

AddressCLIP 是一种基于 CLIP 技术的端到端图像地理定位模型,由中科院自动化所与阿里云联合开发。它通过图像与地址文本对齐和地理匹配技术,实现街道级别的精确定位,无需依赖 GPS。模型在多个数据集上表现优异,适用于城市管理、社交媒体、旅游导航等多个场景,具备良好的灵活性和多模态结合潜力。

InstructMove

InstructMove是由东京大学与Adobe合作开发的图像编辑模型,基于视频帧对变化学习如何根据指令进行图像操作。它能够执行非刚性编辑、视角调整和元素重排等任务,同时支持精确的局部编辑。该模型采用真实视频数据训练,提升编辑自然性与真实性,适用于影视、广告、设计等多个领域。其技术基于多模态语言模型和扩散模型,结合掩码和ControlNet等控制机制,实现灵活高效的图像编辑。

LaDeCo

LaDeCo是一款基于多模态模型的自动化图形设计工具,通过分层规划与逐步生成的方式,实现从多模态输入到高质量设计输出的转换。其核心功能涵盖层规划、层级设计生成、分辨率调整、元素填充及多样化设计输出,广泛适用于设计师、研究人员、评估人员及开发者等群体,助力提升设计效率与质量。

OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架,基于预训练的多模态大型语言模型(MLLMs),能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能,并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外,OpenEMMA支持人类可读的输出,适用于多种驾驶环境,包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。

Apollo

Apollo是一个由Meta和斯坦福大学合作研发的大型多模态模型,专注于视频内容的理解。其核心特性包括“Scaling Consistency”现象的应用、高效的视频理解评估基准ApolloBench、以及在处理长视频方面的卓越性能。Apollo模型家族涵盖多种规模,广泛应用于视频内容分析、搜索推荐、智能监控、自动驾驶及教育等领域。

GenMAC

GenMAC是一款基于多代理协作的迭代框架,旨在解决文本到视频生成中的复杂场景生成问题。它通过任务分解为设计、生成和重新设计三阶段,结合验证、建议、修正和输出结构化子任务,利用自适应自路由机制优化视频生成效果。该工具可应用于电影制作、游戏开发、广告设计、教育培训和新闻报道等多个领域,显著提升视频生成的效率和质量。

FlagevalMM

FlagEvalMM是一个由北京智源人工智能研究院开发的开源多模态模型评测框架,专注于评估处理文本、图像、视频等多模态任务的模型性能。它支持多种任务和指标,采用解耦评测与推理的设计,提供统一的评测流程,集成丰富模型库并兼容多种后端引擎。该工具适用于学术研究、工业应用、模型开发、教育领域及内容创作等多个场景。

ShowUI

ShowUI是一款由新加坡国立大学Show Lab与微软合作开发的视觉-语言-行动模型,旨在提升图形用户界面(GUI)助手的工作效率。该模型通过UI引导的视觉令牌选择、交错视觉-语言-行动流以及高质量数据集的运用,实现了高效的零样本截图定位和GUI自动化功能,广泛应用于网页自动化、移动应用测试、桌面软件自动化及游戏自动化等领域。

悦灵犀AI

悦灵犀AI是一款基于先进AI技术的创作平台,支持文生图、文生视频、背景替换、证件照生成及照片修复等多种功能。其智能助手和丰富工具使用户能够高效创作艺术作品,并广泛应用于艺术设计、广告营销、教育等领域。