模型

OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架,基于预训练的多模态大型语言模型(MLLMs),能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能,并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外,OpenEMMA支持人类可读的输出,适用于多种驾驶环境,包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。

ChatLaw

ChatLaw是一款针对中文法律领域的大型语言模型,它通过定制化的设计和智能分析功能,为法律专业人士提供了一个强大的工具。

Quasar Alpha

Quasar Alpha是一款预发布AI模型,具备100万token的超大上下文窗口,可高效处理长文本和复杂文档。其在代码生成、指令遵循、多模态处理等方面表现出色,支持联网搜索以增强信息准确性。适用于代码开发、长文本分析、创意写作及智能问答等多种场景,目前可通过OpenRouter平台免费使用,存在一定请求限制。

博查AI搜索

国内首个多模型AI搜索引擎,它基于大模型和实时搜索技术,能够理解自然语言提问,并细分检索直接生成准确的答案。

Sketch2Sound

Sketch2Sound是一种由Adobe研究院与西北大学联合开发的AI音频生成技术,通过提取响度、亮度和音高概率等控制信号,结合文本提示生成高质量音效。其轻量化设计使得模型易于适配多种文本到音频框架,同时赋予声音设计师更强的表达力与可控性,广泛适用于电影、游戏、音乐制作及教育等多个领域。

InvSR

InvSR是一款基于扩散模型逆过程开发的图像超分辨率工具,通过深度噪声预测器和灵活采样机制,从低分辨率图像恢复高质量高分辨率图像。它支持多种应用场景,包括文化遗产保护、视频监控、医疗成像及卫星影像分析,同时兼顾计算效率与性能表现。

Moshi

Moshi是一款由法国Kyutai实验室开发的端到端实时音频多模态AI模型,具备听、说、看的能力,并能模拟70种不同的情绪和风格进行交流。Moshi具有多模态交互、情绪和风格表达、实时响应低延迟、语音理解与生成、文本和音频混合预训练以及本地设备运行等特点。它支持英语和法语,主要应用于虚拟助手、客户服务、语言学习、内容创作、辅助残障人士、研究和开发、娱乐和游戏等领域。

AvatarFX

AvatarFX是由Character.AI开发的AI视频生成工具,通过上传图片和选择语音,可生成角色说话、唱歌和表达情感的动态视频。支持多角色、多轮对话及长视频生成,具备高时间一致性。采用扩散模型与音频条件化技术,确保动作与语音同步。适用于互动故事、虚拟直播、娱乐表演及教育内容创作,提供高效、高质量的视频生成体验。

Etna模型

一个文字转视频的AIGC模型,Etna能够根据简短的文本描述生成相应的视频内容,支持生成时长为8-15秒的视频,且视频流畅度极高,每秒可达60帧。

DreamFit

DreamFit是由字节跳动与高校联合研发的虚拟试衣框架,专注于轻量级服装图像生成。通过优化文本提示与特征融合技术,提升图像质量与一致性,降低模型复杂度和训练成本。支持姿势控制、多主题服装迁移等功能,适用于虚拟试穿、服装设计、广告制作等多个场景,具备良好的泛化能力和易用性。