多模态

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。

MagicAvatar

MagicAvatar由字节跳动开发,是一款主打多模态输入生成的多模态框架,可以将文本、视频和音频等不同输入方式转化为动作信号,从而生成和动画化一个虚拟人物。

GaussianAnything

GaussianAnything 是一款基于多模态输入的 3D 内容生成框架,支持点云、文本和图像等多种输入方式,能够生成高精度且可编辑的 3D 模型。其核心技术包括点云结构化潜空间和级联扩散模型,具备几何与纹理解耦特性,适用于游戏开发、影视制作、VR/AR、工业设计等多个场景。该工具在生成质量和一致性方面表现优异,为 3D 内容创作提供了高效解决方案。

DreamFit

DreamFit是由字节跳动与高校联合研发的虚拟试衣框架,专注于轻量级服装图像生成。通过优化文本提示与特征融合技术,提升图像质量与一致性,降低模型复杂度和训练成本。支持姿势控制、多主题服装迁移等功能,适用于虚拟试穿、服装设计、广告制作等多个场景,具备良好的泛化能力和易用性。

WorldScore

WorldScore是由斯坦福大学推出的统一世界生成模型评估基准,支持3D、4D、图像到视频(I2V)和文本到视频(T2V)等多种模态。它从可控性、质量和动态性三个维度进行评估,涵盖3000个测试样本,包括静态与动态、室内与室外、逼真与风格化等多种场景。WorldScore具备多场景生成、长序列支持、图像条件生成、多风格适配等功能,适用于图像到视频、图像到3D生成以及自动驾驶场景模拟等应用,为研究

Quasar Alpha

Quasar Alpha是一款预发布AI模型,具备100万token的超大上下文窗口,可高效处理长文本和复杂文档。其在代码生成、指令遵循、多模态处理等方面表现出色,支持联网搜索以增强信息准确性。适用于代码开发、长文本分析、创意写作及智能问答等多种场景,目前可通过OpenRouter平台免费使用,存在一定请求限制。

紫东太初 – 多模态大模型

“紫东太初”平台展现了中国科学院自动化研究所在人工智能领域的深厚实力。它不仅具备强大的多模态处理能力,还通过自监督学习和跨模态语义关联技术,为广泛的AI应用提供了坚实的模...

URM

URM是由阿里妈妈开发的通用推荐模型,结合大语言模型与电商领域知识,提升推荐效果。其采用多模态融合与Sequence-In-Set-Out生成方式,支持多场景、多目标、长尾及发现性推荐。具备高效率、零样本学习能力,适用于工业级推荐系统,已应用于阿里妈妈展示广告场景,优化用户体验与商家投放效果。

Science Navigator

Science Navigator是由北京科学智能研究院与深势科技联合打造的AI4S科研知识库与学术搜索平台,覆盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”的全流程科研需求。平台提供全维度科研知识库、个性化问题推荐、多模态搜索、批量文献问答、校内资源整合、数据存储管理及文献管理等功能,助力科研人员高效探索学术前沿。

Moshi

Moshi是一款由法国Kyutai实验室开发的端到端实时音频多模态AI模型,具备听、说、看的能力,并能模拟70种不同的情绪和风格进行交流。Moshi具有多模态交互、情绪和风格表达、实时响应低延迟、语音理解与生成、文本和音频混合预训练以及本地设备运行等特点。它支持英语和法语,主要应用于虚拟助手、客户服务、语言学习、内容创作、辅助残障人士、研究和开发、娱乐和游戏等领域。