模型

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

Loopy AI

字节跳动和浙江大学联合开发的音频驱动的AI视频生成模型,能够将静态图像转化为动态视频,实现音频与面部表情、头部动作的完美同步。

法小飞

哈工大讯飞联合实验室推出的中文法律智能助手,集成多种自然语言处理技术并满足不同用户群体需求的中文法律科技服务系统。

深言科技

深言科技是一家由孙茂松教授和其学生一同创办的创业公司,致力于使用世界领先的人工智能和自然语言处理技术,为数亿脑力劳动深言科技(DeepLang AI)者和数千万组织的信息处理全流...

Open

Open-Sora是一个开源视频生成模型,基于DiT架构,通过三个阶段的训练(大规模图像预训练、大规模视频预训练和高质量视频数据微调),生成与文本描述相符的视频内容。该模型包括预训练的VAE、文本编码器和STDiT(Spatial-Temporal Diffusion Transformer)核心组件,利用空间-时间注意力机制和交叉注意力模块实现视频生成。项目旨在提供全面的视频生成模型训练过程,供

Wan2.1

Wan2.1是阿里云推出的开源AI视频生成模型,支持文生视频与图生视频,具备复杂运动生成和物理模拟能力。采用因果3D VAE与视频Diffusion Transformer架构,性能卓越,尤其在Vbench评测中表现领先。提供专业版与极速版,适应不同场景需求,已开源并支持多种框架,便于开发与研究。

Matryoshka Diffusion Models

Matryoshka Diffusion Models (MDM) 是一种由苹果公司开发的创新扩散模型,专为生成高分辨率图像和视频而设计。通过多尺度扩散机制与NestedUNet架构,MDM实现了高效的信息共享与渐进式训练,显著提升了模型的训练效率与生成质量。该模型适用于资源受限的环境,可减少训练步骤并保持生成图像的细节与清晰度。其主要功能包括高分辨率图像生成、多分辨率处理、特征共享以及渐进式训练

GO

GO-1是智元机器人推出的首个通用具身基座模型,采用ViLLA架构,结合多模态大模型与混合专家系统,具备场景感知、动作理解和精细执行能力。支持小样本快速泛化、跨本体部署与持续进化,广泛应用于零售、制造、家庭及科研等领域,推动具身智能技术发展。

Docmatix

Docmatix 是一个专为文档视觉问答任务设计的大规模数据集,包含240万张图像和950万个问题-答案对,源自130万个PDF文档。数据集覆盖广泛,包括扫描图片、PDF文件和数字文档,且具有高质量的问答对。Docmatix 支持模型训练和微调,可用于训练视觉语言模型,提高其在理解和回答与文档内容相关问题方面的性能。应用场景包括自动化客户服务、智能文档分析、教育和学术研究以及业务流程自动化等。

PromptLoop

Promptloop 是一个帮助您编写更好文本的网站。它使用人工智能来生成改进您的写作风格、语法、词汇和内容的建议。