PixelFlow PixelFlow是由香港大学与Adobe联合开发的图像生成模型，支持在像素空间中直接生成高质量图像。其基于流匹配技术和多尺度生成策略，实现从低分辨率到高分辨率的逐步生成，有效降低计算成本。该模型在类别条件图像生成和文本到图像生成任务中表现优异，具备强大的语义理解和视觉表达能力。此外，PixelFlow采用端到端训练方式，支持多种ODE求解器，适用于艺术设计、内容创作、教育研究等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月11日 100 点赞 0 评论 116 浏览
Liquid Liquid是由华中科技大学、字节跳动和香港大学联合开发的多模态生成框架，通过VQGAN将图像编码为离散视觉token并与文本共享词汇空间，使大型语言模型无需修改结构即可处理视觉任务。该框架降低训练成本，提升视觉生成与理解性能，并在多模态任务中表现出色。支持图像生成、视觉问答、多模态融合等应用，适用于创意设计、内容创作及智能交互等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 82 点赞 0 评论 124 浏览
Unbounded Unbounded是一款由谷歌与北卡罗来纳大学教堂山分校合作研发的无限人生模拟游戏，采用大型语言模型（LLM）和视觉生成模型，使玩家能够在开放世界中自由探索并引导角色互动，形成连贯的故事线。该工具具备实时动态生成游戏机制、角色个性化定制、视觉一致性维护等功能，同时适用于娱乐、教育、创意写作及心理治疗等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 94 点赞 0 评论 130 浏览
PUMA PUMA是一款先进的多模态大型语言模型，专注于通过整合多粒度视觉特征提升视觉生成与理解能力。它支持文本到图像生成、图像编辑、条件图像生成及多粒度视觉解码等功能，适用于艺术创作、媒体娱乐、广告营销等多个领域，凭借其强大的多模态预训练和微调技术，成为多模态AI领域的前沿探索。 AI项目与工具 2025年06月12日 72 点赞 0 评论 133 浏览
VARGPT VARGPT是一款多模态大语言模型，整合了视觉理解和生成任务于统一的自回归框架中。它通过next-token和next-scale预测机制，支持文本与图像的混合输入和输出，具备高效的视觉生成能力。模型采用三阶段训练策略，提升了在视觉问答、推理及图像生成任务中的表现。适用于多模态内容创作、指令到图像合成等场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 17 点赞 0 评论 159 浏览
xAR xAR是由字节跳动与约翰·霍普金斯大学联合研发的自回归视觉生成框架，采用“下一个X预测”和“噪声上下文学习”技术，提升视觉生成的准确性和效率。其支持多种预测单元，具备高性能生成能力，在ImageNet数据集上表现优异，适用于艺术创作、虚拟场景生成、老照片修复、视频内容生成及数据增强等多种应用场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 30 点赞 0 评论 174 浏览
WeGen WeGen是一款由中国科学技术大学等机构联合开发的多模态生成模型，结合多模态大语言模型与扩散模型，支持文本到图像生成、图像编辑、风格迁移等多种视觉任务。其特点包括对模糊指令的多样化响应、高一致性输出以及交互式生成能力，适用于创意设计、内容创作等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 79 点赞 0 评论 237 浏览
GEN3C GEN3C是由NVIDIA、多伦多大学和向量研究所联合开发的生成式视频模型，基于点云构建3D缓存，结合精确的相机控制和时空一致性技术，实现高质量视频生成。支持从单视角到多视角的视频创作，具备3D编辑能力，适用于动态场景和长视频生成。在新型视图合成、驾驶模拟、影视制作等领域有广泛应用前景。 AI项目与工具 2025年06月12日 23 点赞 0 评论 248 浏览
MetaMorph MetaMorph是一款基于多模态大模型的工具，通过Visual-Predictive Instruction Tuning（VPiT）技术实现文本和视觉token的生成。它在视觉理解和生成领域表现优异，能够克服其他生成模型的常见失败模式，同时有效处理专业术语和复杂语义问题。MetaMorph展示了统一建模方法的优势，支持多模态数据的高效处理，并在视觉生成与理解基准测试中取得竞争力表现。 AI项目与工具 2025年06月12日 53 点赞 0 评论 327 浏览
AnyStory AnyStory是阿里巴巴通义实验室开发的文本到图像生成工具，支持单个或多个主体的高保真图像生成。其核心在于“编码-路由”架构，结合ReferenceNet和CLIP视觉编码器实现主体特征的精准建模与定位。通过解耦路由机制，有效避免多主体混淆，确保图像与文本描述高度一致。适用于创意设计、角色生成、广告制作等多个场景，提供高质量、个性化的图像生成能力。 AI项目与工具 2025年06月12日 42 点赞 0 评论 327 浏览
