计算效率

Fractal Generative Models

Fractal Generative Models 是一种基于分形架构的图像生成技术,通过递归调用“原子模块”实现逐像素生成高分辨率图像。该模型结合 Transformer 模块,采用分而治之策略,大幅提升计算效率。不仅适用于图像生成,还可扩展至分子结构、蛋白质等高维数据建模,具有广泛的应用潜力。

FlashVideo

FlashVideo是由字节跳动团队研发的高分辨率视频生成框架,采用两阶段方法优化计算效率。第一阶段在低分辨率下生成高质量内容,第二阶段通过流匹配技术提升至1080p,仅需4次函数评估。其特点包括高效计算、细节增强、快速预览及多场景应用,适用于广告、影视、教育等领域。

SNOOPI

SNOOPI是一种基于增强单步扩散模型的文本到图像生成框架,通过PG-SB和NASA技术提高了模型的稳定性和控制力。它在多方面表现出色,包括提高生成效率、排除不期望的图像元素、支持多种模型背板以及生成高质量图像。SNOOPI广泛应用于数字艺术、游戏开发、广告、社交媒体和影视等领域。

ViewExtrapolator

ViewExtrapolator是一种基于稳定视频扩散(SVD)的新视角外推方法,能够生成超出训练视图范围的新视角图像,特别适用于提升3D渲染质量和视觉真实性。该工具通过优化SVD的去噪过程,减少了伪影问题,同时支持多视图一致性生成,无需额外微调即可实现高效的数据和计算性能,广泛适用于虚拟现实、3D内容创作及文物保护等多个领域。

HART

HART是一种由麻省理工学院研究团队开发的自回归视觉生成模型,能够生成1024×1024像素的高分辨率图像,质量媲美扩散模型。通过混合Tokenizer技术和轻量级残差扩散模块,HART实现了高效的图像生成,并在多个指标上表现出色,包括重构FID、生成FID以及计算效率。

DELIFT

DELIFT是一种针对大型语言模型微调的数据优化算法,通过成对效用度量与次模优化技术,有效减少数据量需求,同时维持甚至提升模型性能。它适用于指令调优、任务特定微调及持续微调三个关键阶段,并具备高计算效率和广泛适用性,广泛应用于数据科学家、研究人员及教育工作者等领域。

Free Video

Free Video-LLM是一种无需训练的高效视频语言模型,基于提示引导的视觉感知技术,可直接对视频内容进行理解和推理,适用于视频问答、内容分析等多种场景。通过时空采样优化和减少视觉标记,它在保持高性能的同时显著降低了计算复杂度。

EMMA

EMMA是一款基于Gemini模型的端到端自动驾驶多模态模型,可直接从原始相机传感器数据生成驾驶轨迹并执行多种任务,如3D对象检测、道路图元素识别及场景理解。该模型利用自然语言处理技术实现跨任务协作,并展现出强大的泛化能力,但在某些方面仍需改进。

IterComp

IterComp是一种基于迭代反馈学习机制的文本到图像生成框架,由多所顶尖高校的研究团队联合开发。它通过整合多个开源扩散模型的优势,利用奖励模型和迭代优化策略,显著提升了生成图像的质量和准确性,尤其在多类别对象组合与复杂语义对齐方面表现突出,同时保持较低的计算开销。IterComp适用于艺术创作、游戏开发、广告设计、教育和媒体等多个领域。

Pyramid

Pyramid-Flow是一款基于文本生成高清视频的AI工具,利用创新的金字塔流匹配算法,支持从低分辨率到高分辨率的逐步生成过程,可生成长达10秒、分辨率达1280×768的视频内容。该模型具备端到端优化能力,支持连续帧生成,确保视频内容的连贯性和高质量。