自监督

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。

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。

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。

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。

WebSSL

WebSSL是由Meta和纽约大学等机构开发的视觉自监督学习模型,基于大规模网络图像数据训练,无需语言监督即可学习有效视觉表示。其包含多个变体,参数规模从3亿到70亿不等,在多模态任务如视觉问答、OCR和图表理解中表现出色。通过筛选含文本图像数据,显著提升特定任务性能。模型具备良好的扩展性,适用于智能客服、文档处理、医疗影像分析等多个领域。

MagicColor

MagicColor是一款由香港科技大学开发的多实例线稿图着色工具,基于自监督训练和实例引导模块,实现高效、精准的色彩分配。支持参考图像驱动,具备实例级控制与边缘增强功能,适用于动画、数字艺术、游戏开发等领域。采用扩散模型与双UNet架构,提升着色质量和效率,适合创意设计与教育应用。

LHM

LHM是由阿里巴巴通义实验室推出的3D人体模型重建系统,能从单张图像快速生成高质量、可动画化的3D人体模型。基于多模态Transformer架构,融合3D几何与2D图像信息,保留服装与面部细节,并采用3D高斯点云表示方式,支持实时渲染和姿态控制。适用于AR/VR、游戏开发、影视制作及教育等多个领域,具备高保真、强泛化和低延迟等优势。

DoraCycle

DoraCycle是由新加坡国立大学Show Lab开发的一种多模态生成模型,通过文本与图像间的双向循环一致性学习,实现跨模态信息转换与对齐。其核心优势在于无需大量标注数据即可完成领域适应,支持风格化设计、虚拟角色生成等多样化任务。模型采用自监督学习和梯度裁剪等技术提升训练稳定性,适用于广告、教育等多个应用场景。

SigLIP 2

SigLIP 2 是 Google DeepMind 开发的多语言视觉-语言模型,具有强大的图像与文本对齐能力。它支持多种语言输入,具备零样本分类、图像-文本检索等功能,并通过 Sigmoid 损失函数和自监督学习技术提升训练效率与模型性能。其支持多种分辨率的变体,适用于文档理解、视觉问答及开放词汇任务。该模型基于 Vision Transformer 架构,具备良好的兼容性。

MAETok

MAETok是一种基于掩码建模的图像标记化方法,通过自编码器结构学习更具语义丰富性的潜在空间,提升图像生成质量与训练效率。它支持高分辨率图像生成,具备多特征预测能力和灵活的潜在空间设计,适用于娱乐、数字营销、计算机视觉等多个领域。实验表明其在ImageNet数据集上表现优异。