注意力机制
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Florence

Florence

Florence-2是微软Azure AI团队研发的多功能视觉模型，支持图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等功能。该模型基于Transformer架构，采用序列到序列学习方法，利用自注意力机制实现多模态信息融合。通过训练大规模数据集，Florence-2在多个应用场景中表现出色，包括图像和视频分析、内容审核、辅助驾驶、医疗影像分析以及零售和库存管理。
AI项目与工具 2025年06月12日
SepLLM

SepLLM

SepLLM是由香港大学与华为诺亚方舟实验室等机构联合开发的高效大语言模型框架，通过压缩段落信息和优化注意力机制，显著提升推理速度与计算效率。其支持处理超长序列（达400万标记），具备低KV缓存占用、高推理速度及多节点分布式训练能力。适用于长文本处理、流式应用、资源受限环境及多语言研究等多个场景，具有良好的部署灵活性和扩展性。
AI项目与工具 2025年06月12日
STIV

STIV

STIV是一款由苹果公司开发的视频生成大模型，具有8.7亿参数，擅长文本到视频（T2V）及文本图像到视频（TI2V）任务。它通过联合图像-文本分类器自由引导（JIT-CFG）技术提升生成质量，并结合时空注意力机制、旋转位置编码（RoPE）及流匹配训练目标优化性能。STIV支持多种应用场景，包括视频预测、帧插值、长视频生成等，适用于娱乐、教育、广告及自动驾驶等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
LayerDiffusion

LayerDiffusion

LayerDiffusion是一种创新的AI工具，利用大规模预训练的潜在扩散模型生成具有透明度的图像。该技术引入了“潜在透明度”的概念，将图像的alpha通道透明度信息编码到潜在空间中。LayerDiffusion不仅可以生成单个透明图像，还能生成多个透明图层，支持条件控制生成和图层内容结构控制，确保高质量的图像输出。此外，它还能够生成多个透明图层，并通过共享注意力机制和低秩适应确保图层间的和谐混
AI项目与工具 2024年01月01日
DiT

DiT

创新的图像生成模型，它通过结合扩散模型和Transformer架构，实现了在图像生成任务中的高效和高质量输出。其可扩展性和条件生成能力使其在多个领域都有广泛的应用潜力。
Ai平台模型 1970年01月01日
UniEdit

UniEdit

UniEdit 是一个强大的视频编辑工具，它通过利用预训练的文本到视频生成器，在无需调优的情况下，提供了一种简单而有效的方法来编辑视频的运动和外观。
Ai平台模型 1970年01月01日