多模态

LongVU

LongVU是一款由Meta AI团队研发的长视频理解工具,其核心在于时空自适应压缩机制,可有效减少视频标记数量并保留关键视觉细节。该工具通过跨模态查询与帧间依赖性分析,实现了对冗余帧的剔除及帧特征的选择性降低,并基于时间依赖性进一步压缩空间标记。LongVU支持高效处理长视频,适用于视频内容分析、搜索索引、生成描述等多种应用场景。

SmolVLA

SmolVLA是Hugging Face开源的轻量级视觉-语言-行动(VLA)模型,专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数,可在CPU上运行,单个消费级GPU即可训练,适合在MacBook上部署。它能够处理多模态输入,生成动作序列,并通过异步推理提高控制效率。适用于物体抓取、家务劳动、货物搬运和机器人教育等场景。

BLIP3

BLIP3-o是Salesforce Research等机构推出的多模态AI模型,结合自回归与扩散模型优势,实现高效图像理解和生成。基于CLIP语义特征,支持文本与图像间的双向转换及图像编辑。采用顺序预训练策略,提升模型性能。完全开源,适用于创意设计、视觉问答、艺术生成等多种场景。

IMYAI智能助手

原名ILoveChatGPT,为用户提供丰富的AI服务,使用IMYAI,无需额外工具,即可让您畅享ChatGPT以及Midjourney等AI服务。

天工超级智能体

运用AI agent架构和深度研究技术,能一站式生成文档、PPT、表格、网页、播客和音视频等多种类型的内容,标志着“AI Office智能体”时代已经来临。

MSQA

MSQA是一个包含251,000个问答对的大规模多模态情境推理数据集,支持文本、图像和点云等多种数据形式,旨在提升具身AI在三维场景中的理解与推理能力。通过设计MSQA和MSNN两个基准测试任务,该工具不仅能够评估模型性能,还能促进具身AI和3D场景理解领域的研究进展。同时,它为开发更强大的情境推理模型提供了丰富的预训练资源。

CoGenAV

CoGenAV是一种先进的多模态学习模型,专注于音频和视觉信号的对齐与融合。通过对比特征对齐和生成文本预测的双重目标进行训练,利用同步音频、视频和文本数据,学习捕捉时间对应关系和语义信息。CoGenAV具备音频视觉语音识别、视觉语音识别、噪声环境下的语音处理、语音重建与增强、主动说话人检测等功能,适用于智能助手、视频内容分析、工业应用和医疗健康等多个场景。

RenderNet

RenderNet是一个基于AI技术的生成式平台,支持图像和视频创作,提供角色一致性控制、姿势调整、面部锁定等功能,适用于影视、游戏、广告及教育等多个领域。其开放API支持开发者构建定制化应用,提升内容创作效率与质量。

MMAudio

MMAudio是一款基于多模态联合训练的音频合成工具,通过深度学习技术实现视频到音频、文本到音频的精准转换。它具备强大的同步模块,确保生成的音频与视频帧或文本描述时间轴完全对应,适用于影视制作、游戏开发、虚拟现实等多种场景,极大提升了跨模态数据处理的能力和应用效率。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。