多模态模型

明岐

明岐是上海交通大学LoCCS实验室开发的医学多模态大模型,专注于罕见病精准诊断。它整合影像、病历与化验数据,采用双引擎架构实现高精度、可解释的诊断,准确率超92%。通过模型优化技术,支持低成本本地化部署,适用于基层医疗、远程服务及科研教学,助力医疗资源均衡发展。

HumanOmni

HumanOmni 是一款面向人类中心场景的多模态大模型,融合视觉与听觉信息,具备情感识别、面部描述、语音理解等功能。基于大量视频与指令数据训练,采用动态权重调整机制,支持多模态交互与场景理解。适用于影视分析、教育、广告及内容创作等领域,具备良好的可扩展性和灵活性。

Long

Long-VITA是一款由腾讯优图实验室、南京大学和厦门大学联合开发的多模态AI模型,支持处理超长文本(超过100万tokens)及多模态输入(图像、视频、文本)。通过分阶段训练提升上下文理解能力,结合动态分块编码器与并行推理技术,实现高效处理长文本和高分辨率图像。模型基于开源数据训练,适用于视频分析、图像识别、长文本生成等场景,性能在多个基准测试中表现突出。

EliGen

EliGen是由浙江大学与阿里巴巴集团联合开发的实体级可控图像生成框架,采用区域注意力机制实现对图像中实体的精确控制,支持多实体修复、风格化生成及交互式编辑。基于50万高质量注释样本训练,具备强大泛化能力,适用于虚拟场景、角色设计、数据合成及产品展示等场景。

InspireMusic

InspireMusic是由阿里巴巴通义实验室开发的AI音乐生成工具,支持通过文字描述或音频提示生成多种风格的音乐作品。其核心技术包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder,实现文本到音乐的转换、音乐续写及高质量音频输出。该工具支持长音频生成、多种采样率,并提供快速与高音质两种推理模式,适用于音乐创作、音频处理及个性化音乐生成等场景。

LOKI

LOKI是一个由中山大学与上海AI实验室联合推出的合成数据检测基准,用于评估大型多模态模型在识别视频、图像、3D模型、文本及音频等多模态合成数据方面的性能。它包含超过18,000个问题,涵盖26个子类别,支持多层次标注和细粒度异常注释,并通过自然语言解释增强模型的可解释性。LOKI还通过对比多种开源和闭源模型的表现,揭示了这些模型在合成数据检测任务中的优势与不足。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

ParGo

ParGo是一种由字节与中山大学联合开发的多模态大语言模型连接器,通过结合局部与全局token,提升视觉与语言模态的对齐效果。其核心模块PGP和CPP分别提取图像的局部和全局信息,增强细节感知能力。在多个基准测试中表现优异,尤其在文字识别和图像描述任务中优势明显。采用自监督学习策略,提高模型泛化能力,适用于视觉问答、图像字幕生成、跨模态检索等多种场景。

MinMo

MinMo是阿里巴巴通义实验室推出的多模态语音交互大模型,具备高精度语音识别与生成能力。支持情感表达、方言转换、音色模仿及全双工交互,适用于智能客服、教育、医疗等多个领域,提升人机对话的自然度与效率。

OmniSVG

OmniSVG是复旦大学与StepFun联合开发的全球首个端到端多模态SVG生成模型,基于预训练视觉语言模型,通过创新的SVG标记化技术实现结构与细节的解耦,支持从文本、图像或角色参考生成高质量矢量图形。其训练效率高,支持长序列处理,适用于图标设计、网页开发、游戏角色生成等场景,生成结果具备高度可编辑性和跨平台兼容性。