适配器

TableGPT2

TableGPT2是一种由浙江大学开发的多模态人工智能模型,专注于结构化数据的处理与分析。它具备强大的表格数据理解能力,支持SQL查询执行、数据分析以及数据增删改查等功能。通过创新的表格编码器和双维注意力机制,TableGPT2在处理不规则表格和模糊查询方面表现优异。其应用场景广泛,涵盖商业智能、财务分析、市场研究及供应链管理等领域。

GarDiff

GarDiff是一款基于人工智能的虚拟试穿工具,采用CLIP和VAE编码提取服装外观先验,并结合服装聚焦适配器和高频细节增强算法,生成高保真试穿图像。它能够精准对齐服装与人体姿态,保留复杂图案与纹理,适用于电子商务、时尚设计、个性化推荐、社交媒体、虚拟时尚秀及游戏等多个领域,提供真实且沉浸式的在线试穿体验。

Still

Still-Moving是一款由DeepMind开发的AI视频生成框架,主要功能包括通过轻量级的空间适配器将用户定制的文本到图像(T2I)模型特征适配至文本到视频(T2V)模型,实现无需特定视频数据即可生成定制视频。其核心优势在于结合T2I模型的个性化和风格化特点与T2V模型的运动特性,从而生成高质量且符合用户需求的视频内容。

SUPIR

SUPIR是一种创新的图像修复和画质增强方法,基于大规模生成模型StableDiffusion-XL(SDXL)和模型扩展技术。它通过深度学习和多模态方法实现低质量图像的高质量恢复,支持通过文本提示进行图像恢复的精细控制。SUPIR适用于多种应用场景,如老照片修复、模糊图像增强、噪点去除和色彩校正与增强。

ID

ID-Animator是一款由腾讯光子工作室、中科大和中科院合肥物质科学研究院联合开发的零样本人类视频生成技术。它能够根据单张参考面部图像生成个性化视频,并根据文本提示调整视频内容。ID-Animator通过结合预训练的文本到视频扩散模型和轻量级面部适配器,实现高效的身份保真视频生成。其主要功能包括视频角色修改、年龄和性别调整、身份混合以及与ControlNet等现有条件模块的兼容性。

StableAnimator

StableAnimator是一款由复旦大学、微软亚洲研究院、虎牙公司及卡内基梅隆大学联合开发的高质量身份保持视频生成框架。它能够根据参考图像和姿态序列,直接生成高保真度、身份一致的视频内容,无需后处理工具。框架集成了图像与面部嵌入计算、全局内容感知面部编码器、分布感知ID适配器以及Hamilton-Jacobi-Bellman方程优化技术,确保生成视频的流畅性和真实性。StableAnimato

PromptFix

PromptFix是一款基于扩散模型的开源AI图像修复工具,支持多种图像处理任务,如上色、物体移除、去雾、去模糊等。它通过20步去噪过程精确修复图像缺陷,同时保持图像结构完整性和泛化能力。PromptFix具备高频细节保护、辅助提示适配器、零样本学习能力和大规模数据集构建等特点,适用于个人照片编辑、专业摄影、数字艺术创作、媒体广告及电影制作等多个领域。

Jina

Jina-embeddings-v3 是一款基于 Transformer 架构的文本嵌入模型,支持多语言处理和长文本分析。通过 LoRA 适配器和 Matryoshka 表示学习技术,模型能够生成高质量的嵌入向量,适用于多种任务,包括查询-文档检索、聚类、分类和文本匹配。其高性能和成本效益使其适用于生产环境及边缘计算场景。

ResAdapter

ResAdapter是一种专为扩散模型设计的分辨率适配器,允许图像生成模型生成任意分辨率和宽高比的图像,同时保持原始风格。其主要功能包括分辨率插值、分辨率外推、域一致性、即插即用设计以及广泛的兼容性。通过在扩散模型中插入ResCLoRA和引入ResENorm,ResAdapter能够在不影响模型风格的情况下扩展其分辨率范围。

FlexIP

FlexIP 是腾讯推出的图像合成框架,支持在保持主体身份的同时进行个性化编辑。其双适配器架构分离身份保持与编辑功能,结合动态权重门控机制实现灵活控制,并通过多模态数据训练提升生成质量与稳定性,适用于艺术创作、广告设计、影视制作等多个领域。