零样本
  1. 首页
  2. 零样本

列表

SigLIP 2

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
DreamGen

DreamGen

DreamGen是英伟达推出的机器人学习技术，基于AI视频世界模型生成合成数据，使机器人能在梦境中学习新技能。它通过微调视频世界模型、生成虚拟数据、提取虚拟动作和训练下游策略四步流程，实现机器人在新环境中的行为和环境泛化。DreamGen无需大量真实数据，仅凭文本指令即可完成复杂任务，提升学习效率和泛化能力。其支持多种机器人系统和策略架构，适用于工业生产、家庭服务、医疗护理等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月11日
Agentic Object Detection

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术，通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后，AI可精准定位图像中的目标及其属性，支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程，适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景，显著提升了检测效率和准确性。
AI项目与工具 2025年06月12日
DynVFX

DynVFX

DynVFX是一种基于文本指令的视频增强技术，能够将动态内容自然地融入真实视频中。它结合了文本到视频扩散模型与视觉语言模型，通过锚点扩展注意力机制和迭代细化方法，实现新内容与原始视频的像素级对齐和融合。无需复杂输入或模型微调，即可完成高质量的视频编辑，适用于影视特效、内容创作及教育等多个领域。
AI项目与工具 2025年06月12日
Large Motion Model

Large Motion Model

Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
AI项目与工具 2025年06月12日
VILA

VILA

VILA-U 是一款由 MIT 汉实验室开发的统一基础模型，整合了视频、图像和语言的理解与生成能力。它通过自回归框架简化模型结构，支持视觉理解、视觉生成、多模态学习和零样本学习等功能。VILA-U 在预训练阶段采用混合数据集，利用残差向量量化和深度变换器提升表示能力，适用于图像生成、内容创作辅助、自动化设计、教育和残障人士辅助等多种场景。
AI项目与工具 2025年06月12日