Transformer

Fish Speech 1.5

Fish Speech 1.5是一款基于深度学习的文本转语音(TTS)工具,支持多语言文本输入,通过Transformer、VITS、VQVAE和GPT等技术实现高质量语音合成。它具备零样本和少样本语音合成能力,延迟时间短,无需依赖音素,泛化性强,且支持本地化部署。Fish Speech 1.5可应用于有声读物、辅助技术、语言学习及客户服务等多个领域。

CDial

CDial-GPT是一项由清华大学研发的基于大型中文对话数据集LCCC的预训练对话生成模型。该模型提供LCCC-base和LCCC-large两个版本的数据集,并具备预训练、微调、多模态学习等功能,能够生成高质量的对话回应。其应用场景涵盖客户服务、智能助手、在线教育等多个领域。

TripoSG

TripoSG 是一种基于大规模修正流模型的高保真 3D 形状生成技术,能够从单张图像生成高质量的 3D 网格模型。其核心优势包括高分辨率重建、语义一致性、强泛化能力和稳健的性能。通过混合监督训练策略和高质量数据集,TripoSG 实现了更精准的几何表示与细节还原。该技术适用于工业设计、VR/AR、自动驾驶、教育及游戏开发等多个领域。

Oasis

Oasis是一款依托于AI技术的实时生成游戏,无需依赖传统游戏引擎即可实现每秒20帧的高质量交互式视频内容输出。它支持玩家自由探索开放世界,并通过动态调整机制提供个性化体验。凭借开源特性及硬件优化能力,Oasis展示了AI在内容创作领域的巨大潜力,适用于游戏、教育、虚拟旅游等多个领域。

Diff

Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。

Grok

Grok-1是由xAI公司开发的大型语言模型,具备3140亿参数,是目前参数量最大的开源大语言模型之一。该模型基于Transformer架构,专用于自然语言处理任务,如问答、信息检索、创意写作和编码辅助等。尽管在信息处理方面表现出色,但需要人工审核以确保准确性。此外,Grok-1还提供了8bit量化版本,以降低存储和计算需求。

Seer

Seer是一款由多家科研机构联合开发的端到端机器人操作模型,基于Transformer架构实现视觉预测与动作执行的高度协同。它能够融合多模态信息,具备强大的泛化能力和数据效率,在真实机器人任务中表现优异。Seer适用于工业自动化、服务机器人、医疗健康等多个领域,支持精准动作预测和未来状态预判,显著提升了机器人系统的智能化水平。

OpenCity

OpenCity是一个由香港大学联合华南理工大学和百度共同研发的交通预测模型。该模型采用了Transformer架构和图神经网络,通过大规模预训练学习交通数据中的时空依赖关系,具有卓越的零样本预测能力和快速情境适应能力。OpenCity能够有效处理不同空间区域和时间的城市交通模式,并具备良好的可扩展性。其应用场景包括交通流量预测、交通拥堵分析、公共交通优化以及智能交通信号控制等。

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。

CodeFormer

CodeFormer是一款由南洋理工大学和商汤科技合作开发的AI照片和视频修复工具。它利用变分自动编码器(VQGAN)和Transformer技术,能够对模糊和马赛克处理过的照片或视频进行高质量修复。CodeFormer支持图片和视频的高清修复,操作简便且为开源免费软件,适用于家庭相册修复、社交媒体照片优化及专业图像处理等多种场景。