数据增强

LLM2LLM

LLM2LLM是一种基于教师-学生架构的迭代数据增强方法,通过生成针对性的合成数据提升语言模型在低数据量场景下的性能。该技术通过识别并强化模型预测错误的数据点,实现精准优化,同时控制数据质量和规模。适用于医学、法律、教育等数据稀缺领域,具有良好的可扩展性和实用性。

TITAN

TITAN是一款由哈佛医学院研究团队开发的多模态全切片病理基础模型,通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练,能够在无需微调或临床标签的情况下提取通用切片表示并生成病理报告。它在多种临床任务中表现出色,包括线性探测、少样本和零样本分类、罕见癌症检索、跨模态检索和病理报告生成,尤其适用于资源有限的临床场景。

AgiBot Digital World

AgiBot Digital World 是一款基于 NVIDIA Isaac-Sim 的高保真机器人仿真框架,支持多模态大模型驱动的任务与场景自动生成,具备真实感强的视觉与物理模拟能力。其提供多样化专家轨迹生成、域随机化与数据增强功能,助力机器人技能训练与算法优化,并开源了包含多种场景和技能的数据集,适用于工业自动化、服务机器人开发及人工智能研究等领域。

clay

Clay是一款以AI为核心驱动的营销平台,通过整合海量数据提供商和自动化研究功能,帮助企业优化市场研究、潜在客户开发、个性化营销及销售外联等流程。其核心功能包括数据丰富化、AI辅助研究、个性化外联内容生成以及与CRM和邮件工具的深度集成。Clay显著提高了客户触达的效果,响应率可提升至原来的2-3倍。

Boow

Boow-VTON是一种基于先进图像生成技术和数据增强方法的虚拟试衣技术,无需精确遮罩即可实现高质量试穿效果。该工具通过试穿定位损失和注意力机制,精准识别试穿区域并确保服装自然贴合人体,支持多服装试穿且操作简便。其应用场景包括在线购物、时尚零售、个性化推荐、社交媒体互动及服装设计等多个领域,具有广泛的商业应用价值。

BiGR

BiGR是一种基于二进制编码的条件图像生成模型,集成了生成与判别任务于同一框架,支持高质量图像生成、视觉辨别和编辑。它通过掩码建模机制和二进制转码器实现高效的图像重建与预测,无需针对特定任务进行结构修改或参数调整,适用于多种视觉任务,如艺术创作、内容生成、广告设计、图像修复等。

FLUX

FLUX-Controlnet-Inpainting是一款基于ControlNet和FLUX.1-dev技术的图像修复工具,能够通过用户指定的掩码区域对图像进行精准修复。其主要特点包括风格一致性、边缘和结构保持、高质量生成以及参数可调性。工具广泛应用于历史照片修复、艺术创作、媒体娱乐、广告营销、数据增强及医学成像等领域。

SAM 2.1

SAM 2.1是一款由Meta开发的先进视觉分割模型,支持图像和视频的实时分割处理。其核心功能包括用户交互式分割、多对象跟踪、数据增强以及遮挡处理等。通过引入Transformer架构和流式记忆机制,SAM 2.1显著提升了对复杂场景的理解能力。该工具具有广泛的应用场景,涵盖内容创作、医疗影像分析、自动驾驶等多个领域。

Hunyuan

Hunyuan-Large是一款由腾讯开发的大规模混合专家(MoE)模型,以其庞大的参数量成为当前参数规模最大的开源MoE模型之一。该模型基于Transformer架构,擅长处理长文本任务,同时在多语言自然语言处理、代码生成以及数学运算等领域展现出色性能。通过合成数据增强训练与创新的注意力机制,Hunyuan-Large实现了高效的推理吞吐量,并广泛应用于内容创作、教育辅助、知识问答及数据分析等多

MimicBrush

MimicBrush是一款由阿里巴巴、香港大学和蚂蚁集团联合研发的AI图像编辑工具,通过参考图像模仿和自动区域识别功能,支持对象替换、样式转换和纹理调整等多种图像编辑操作。它具备实时预览、一键编辑和高度自适应的特点,广泛应用于产品设计、时尚、美容、广告、社交媒体内容创作及电子商务等多个领域。