蒸馏

Diff

Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。

CLEAR

CLEAR是一种由新加坡国立大学推出的新型线性注意力机制,能够有效提升预训练扩散变换器生成高分辨率图像的效率。该机制通过局部注意力窗口和知识蒸馏技术,实现了线性复杂度,显著减少了计算量和时间延迟,同时保持了高质量的图像生成效果。CLEAR还支持跨模型泛化、多GPU并行推理以及稀疏注意力优化,广泛适用于数字媒体创作、虚拟现实、游戏开发等多个领域。

SnapGen

SnapGen是一款由Snap Inc、香港科技大学和墨尔本大学联合开发的文本到图像扩散模型,专为移动设备设计,支持在1.4秒内生成1024×1024像素的高分辨率图像。它通过优化网络架构、跨架构知识蒸馏和对抗性训练等技术,在保持小模型规模的同时,提供了高质量的图像生成能力,适用于社交媒体、移动应用、教育、新闻等多个领域。

CausVid

CausVid是一种由Adobe和MIT联合开发的实时视频生成技术,基于自回归生成模型和蒸馏预训练技术,实现了低延迟、高效率的视频创作。其核心功能包括即时视频生成、快速流式生成、零样本图像到视频转换、视频风格迁移、长视频生成以及交互式剧情生成等。CausVid通过分布匹配蒸馏、非对称蒸馏策略和滑动窗口机制等技术手段,优化了视频生成的质量与稳定性,适用于内容创作、新闻报道、教育培训、游戏开发及广告营

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock是一款由AWS推出的完全托管型AI服务平台,集成了多家顶级AI公司的基础模型,支持企业通过单一API访问高性能模型。它提供了从基础模型接入、微调到代理构建的一系列功能,包括检索增强生成(RAG)、自动推理检查及多Agent协作等特性。此外,其模型蒸馏技术能够有效提升效率并降低运行成本,广泛适用于文本生成、虚拟助手、图像生成等多种应用场景。

Kandinsky

Kandinsky-3是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架,支持文本到图像生成、图像修复、图像融合、文本-图像融合、图像变化生成及视频生成等多种功能。其核心优势在于简洁高效的架构设计,能够快速生成高质量图像并提升推理效率。

DreamPolish

DreamPolish是一款基于文本输入生成高质量3D模型的AI工具,其创新点在于采用两阶段方法优化几何与纹理:第一阶段通过神经网络逐步细化几何形状,第二阶段利用领域得分蒸馏技术生成逼真的纹理。该工具支持复杂对象的精细建模,并广泛应用于虚拟现实、影视特效、游戏开发及教育培训等领域,为3D内容创作提供高效解决方案。

DINO

DINO-X是一款由IDEA研究院开发的通用视觉大模型,具备开放世界对象检测与理解的能力。它支持多种提示类型,无需用户额外输入即可识别图像中的任意对象,并在多个基准测试中刷新了性能记录。DINO-X拥有Pro和Edge两个版本,分别针对高性能需求和边缘设备优化。其应用范围涵盖自动驾驶、智能安防、工业检测及机器人视觉等领域,助力行业创新与发展。

DistilQwen2

DistilQwen2 是一款基于 Qwen2 大模型优化的轻量级语言模型,通过知识蒸馏技术提高运算效率并降低部署成本。其主要特点包括增强指令遵循能力、轻量级部署、高效运算及多语言支持。DistilQwen2 在知识蒸馏、任务感知课程规划、指令数据优化等方面进行了深入研究,并广泛应用于移动设备、边缘计算、客户服务、内容创作和教育技术等领域。

HOVER

HOVER是一款由英伟达研发的1.5M参数量的小型模型,专注于人形机器人复杂动作的控制。其核心功能涵盖多模式控制、运动学位置跟踪、关节角度跟踪及统一命令空间设计,通过策略蒸馏与模拟训练实现高效技能迁移,广泛应用于导航、桌面操作、移动操作及远程操控等场景。