视觉编码
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QLIP

QLIP

QLIP是一种基于二进制球形量化（BSQ）的视觉标记化方法，具备高质量图像重建和零样本图像理解能力。通过对比学习目标和两阶段训练策略，QLIP可作为视觉编码器或图像标记器，广泛应用于多模态任务，如文本到图像生成、图像到文本生成及多模态理解。其技术设计提升了模型的语义表达与训练效率，为统一多模态模型的开发提供了新思路。
AI项目与工具 2025年06月11日
OpenVision

OpenVision

OpenVision是加州大学圣克鲁兹分校推出的多模态视觉编码器系列，具备从5.9M到632.1M参数的多种模型，适用于不同硬件环境。其采用渐进式多阶段分辨率训练策略，训练效率比同类模型高2至3倍，在多模态任务中表现优异。支持可变大小patch输入，兼具灵活性与高效性，广泛应用于工业检测、机器人视觉、自动驾驶及科研教育等领域。
AI项目与工具 2025年06月11日
IDM

IDM

IDM-VTON是一种基于改进扩散模型的先进AI虚拟试穿技术，由韩国科学技术院和OMNIOUS.AI的研究人员共同开发。该技术利用视觉编码器提取服装的高级语义信息，并通过GarmentNet捕捉服装的低级细节特征，从而生成逼真的人物穿戴图像。IDM-VTON支持文本提示理解，实现了个性化定制和逼真的试穿效果，广泛应用于电子商务、时尚零售、个性化推荐、社交媒体以及时尚设计等领域。
AI项目与工具 2024年01月01日