多模态

SUPIR

SUPIR是一种创新的图像修复和画质增强方法,基于大规模生成模型StableDiffusion-XL(SDXL)和模型扩展技术。它通过深度学习和多模态方法实现低质量图像的高质量恢复,支持通过文本提示进行图像恢复的精细控制。SUPIR适用于多种应用场景,如老照片修复、模糊图像增强、噪点去除和色彩校正与增强。

Emu3

Emu3是一款由北京智源人工智能研究院开发的原生多模态世界模型,结合了多模态自回归技术和单一Transformer架构,能够在图像、视频和文本之间实现无缝转换。它不仅能够根据文本生成高质量图像,还能预测视频发展并理解图文内容,广泛应用于内容创作、广告营销、教育、娱乐等多个领域。

AI推理模型有哪些?13个支持深度思考的推理模型

本文介绍了13款支持深度思考的AI推理模型,涵盖数学、代码、自然语言推理等多个领域。这些模型通过强化学习和大数据分析,能够高效处理复杂问题,提供精准的决策支持。部分模型具备多模态处理能力、透明推理过程及开源特性,适用于不同应用场景,如教育、医疗和科研等。

CogVideo

目前最大的通用领域文本生成视频预训练模型,含94亿参数。CogVideo将预训练文本到图像生成模型(CogView2)有效地利用到文本到视频生成模型,并使用了多帧率分层训练策略。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

VLM

VLM-R1 是由 Om AI Lab 开发的视觉语言模型,基于 Qwen2.5-VL 架构,结合强化学习优化技术,具备精准的指代表达理解和多模态处理能力。该模型适用于复杂场景下的视觉分析,支持自然语言指令定位图像目标,并在跨域数据中表现出良好的泛化能力。其应用场景涵盖智能交互、无障碍辅助、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。

阿里妈妈·智造字

阿里妈妈·智造字,以研习古今造字的脉络,跨越历史长河,传承汉字基因,探寻中华深层审美规律。

Diff

Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。

孟子大模型

孟子大模型作为澜舟科技的核心产品之一,展现了公司在认知智能领域的技术实力和创新能力。通过其强大的语言处理和多模态数据处理能力,孟子大模型为不同行业提供了灵活、高效的解...

HourVideo

HourVideo是一项由斯坦福大学研发的长视频理解基准数据集,包含500个第一人称视角视频,涵盖77种日常活动,支持多模态模型的评估。数据集通过总结、感知、视觉推理和导航等任务,测试模型对长时间视频内容的信息识别与综合能力,推动长视频理解技术的发展。其高质量的问题生成流程和多阶段优化机制,使其成为学术研究的重要工具。