自监督学习

文鳐MaaS

文鳐MaaS是一个综合性的AI模型训练平台,它通过提供易操作的界面和强大的自监督学习能力,使用户能够根据自己的特定需求快速定制和部署AI模型。

ActAnywhere

一个强大的视频生成工具,它通过自动化的前景与背景融合技术,极大地简化了视频背景生成的过程。它的应用场景广泛,从电影制作到教育,都能提供高效、创新的解决方案。

Vary

一个小型但功能强大的视觉语言模型,它使得资源有限的研究者和开发者也能体验到先进的视觉语言模型功能。

V

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

AniTalker

AniTalker是一款先进的AI工具,能将单张静态人像与音频同步转化为生动的动画对话视频。它通过自监督学习捕捉面部动态,采用通用运动表示和身份解耦技术减少对标记数据的依赖,同时结合扩散模型和方差适配器生成多样且可控的面部动画。AniTalker支持视频驱动和语音驱动两种方式,并具备实时控制动画生成的能力。

SleepFM

SleepFM是一款由斯坦福大学开发的开源多模态睡眠分析模型,利用脑电图(EEG)、心电图(ECG)和呼吸信号等数据,实现睡眠阶段分类、睡眠呼吸障碍检测及人口统计属性预测等功能。它通过对比学习技术和自监督预训练方法提升分析精度,并支持临床诊断、药物开发、健康管理等多个应用场景,为睡眠医学研究提供重要工具。

CogAgent

CogAgent是一款由清华大学与智谱AI联合开发的多模态视觉大模型,专注于图形用户界面(GUI)的理解与导航。它具备视觉问答、视觉定位、GUI Agent、高分辨率图像处理及多模态能力,可应用于自动化测试、智能交互、多模态人工智能应用开发、企业级AI Agent平台等多个领域。CogAgent在多个基准测试中表现出色,尤其在GUI操作数据集上显著超越现有模型。

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。

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。

SHMT

SHMT是一种基于自监督学习的高级化妆转移技术,由阿里巴巴达摩院与武汉理工大学联合研发。该技术无需成对训练数据,可将多种化妆风格自然迁移到目标面部图像上,通过“解耦-重建”策略和迭代双重对齐模块,实现高精度的纹理控制与对齐校正。适用于图像处理、虚拟试妆、影视设计等多个领域,具有高效、灵活、高质量的特点。