自动驾驶

MV

MV-Adapter是一款基于文本到图像扩散模型的多视图一致图像生成工具,通过创新的注意力机制和条件编码器,实现了高分辨率多视角图像生成。其核心功能包括多视图图像生成、适配定制模型、3D模型重建以及高质量3D贴图生成,适用于2D/3D内容创作、虚拟现实、自动驾驶等多个领域。

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。

DINO

DINO-X是一款由IDEA研究院开发的通用视觉大模型,具备开放世界对象检测与理解的能力。它支持多种提示类型,无需用户额外输入即可识别图像中的任意对象,并在多个基准测试中刷新了性能记录。DINO-X拥有Pro和Edge两个版本,分别针对高性能需求和边缘设备优化。其应用范围涵盖自动驾驶、智能安防、工业检测及机器人视觉等领域,助力行业创新与发展。

Amodal3R

Amodal3R 是一种基于条件的 3D 生成模型,能够从部分遮挡的 2D 图像中重建完整的 3D 模型。通过引入掩码加权多头交叉注意力机制和遮挡感知注意力层,提升了遮挡场景下的重建精度。该模型仅使用合成数据训练,却能在真实场景中表现出色,具有较强的泛化能力。广泛应用于 AR/VR、机器人视觉、自动驾驶及 3D 资产创建等领域。

燧原科技

提供原始创新、具备自主知识产权的AI加速卡、系统集群和软硬件解决方案

CityDreamer4D

CityDreamer4D是由南洋理工大学S-Lab开发的4D城市生成模型,通过分离动态与静态元素,结合模块化架构生成逼真城市环境。支持无边界扩展、风格化处理、局部编辑及多视角一致性,适用于城市规划、自动驾驶和虚拟现实等领域。采用高效鸟瞰图表示法与神经场技术,提升生成效率与质量。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

WorldMem

WorldMem是由多所高校与研究机构联合开发的AI世界生成模型,通过引入记忆机制解决传统模型在长时间序列生成中的一致性问题。它支持动态环境模拟、多场景交互及长期一致性保持,适用于虚拟游戏、VR/AR、自动驾驶等多个领域,具备高度真实性和可扩展性。

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。