零样本

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。

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。

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。

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。

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。

Meissonic

Meissonic是一款由阿里巴巴集团与多家高校联合开发的文本到图像合成模型,基于掩蔽图像建模技术,结合多模态和单模态Transformer层、高级位置编码策略及优化采样条件,实现了高分辨率图像生成、文本到图像转换、零样本图像编辑等功能。其高效性能使其适用于多种场景,包括艺术创作、媒体娱乐、广告营销、教育及电子商务等领域。 ---

Concept Lancet

Concept Lancet(CoLan)是一种基于潜在空间稀疏分解的图像编辑框架,能够实现零样本、即插即用的精确概念替换、添加与移除。它通过构建视觉概念字典,结合扩散模型生成高质量图像,保持视觉一致性。适用于创意设计、影视制作、游戏开发等多个领域,提供高效的图像编辑解决方案。

URM

URM是由阿里妈妈开发的通用推荐模型,结合大语言模型与电商领域知识,提升推荐效果。其采用多模态融合与Sequence-In-Set-Out生成方式,支持多场景、多目标、长尾及发现性推荐。具备高效率、零样本学习能力,适用于工业级推荐系统,已应用于阿里妈妈展示广告场景,优化用户体验与商家投放效果。

Aether

Aether是由上海AI Lab开发的生成式世界模型,基于合成数据训练,具备4D动态重建、动作条件视频预测和目标导向视觉规划等核心功能。它通过三维时空建模和多任务协同优化,实现对环境的精准感知与智能决策,具有出色的零样本泛化能力,适用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等多个领域。

TrackVLA

TrackVLA是银河通用推出的端到端导航大模型,具备纯视觉环境感知、语言指令驱动、自主推理和零样本泛化能力。它能在复杂环境中自主导航、灵活避障,并根据自然语言指令识别和跟踪目标对象。无需提前建图,适用于多种场景,如陪伴服务、安防巡逻、物流配送等,为具身智能商业化提供支撑,推动机器人走向日常生活。