GameFactory GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架,专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型,结合开放域数据与高质量游戏数据,通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持,适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 31 点赞 0 评论 185 浏览
TimesFM 2.0 TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型,采用仅解码器架构,支持处理长达2048个时间点的单变量序列,具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练,覆盖多个领域,具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景,为数据分析与决策提供支持。 AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 179 浏览
MinT MinT是一款基于时间基位置编码技术的多事件视频生成框架,允许用户通过文本提示生成包含多个事件的连贯视频,并支持对事件顺序及持续时间的精确控制。其核心技术ReRoPE使得模型能够有效关联文本提示与视频帧,同时结合预训练的视频扩散变换器(DiT)和大型语言模型(LLM)的提示增强功能,进一步提升了视频生成的质量与丰富度。MinT适用于娱乐、广告、教育等多个领域,为视频创作带来了创新性的解决方案。 AI项目与工具 2025年06月12日 42 点赞 0 评论 120 浏览
联通元景 联通元景(UniT2IXL)是一款基于国产昇腾AI平台开发的中文原生文生图模型,具备卓越的中文语义理解和高质量图像生成能力。它通过复合语言编码模块优化中文长文本处理,并利用大量中文图文数据进行预训练,确保信息完整性和生成质量。该模型支持国产化算力环境,适配多种应用场景,包括文物数字化、个性化服装定制、智能家居设计、广告创意生成及在线教育等,为企业提供高效解决方案。 AI项目与工具 2025年06月12日 54 点赞 0 评论 501 浏览
Diff Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。 AI项目与工具 2025年06月12日 61 点赞 0 评论 299 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
VisionFM VisionFM是一款专为眼科设计的多模态多任务视觉基础模型,通过大规模预训练支持多种眼科成像模态处理,涵盖疾病筛查、诊断、预后预测、表型细分及全身性生物标志物分析等功能。其在疾病诊断上的表现超越了大部分眼科医生,并具备强大的泛化能力和少样本学习能力。 AI项目与工具 2025年06月12日 83 点赞 0 评论 107 浏览
FineWeb 2 FineWeb 2是一个涵盖超过1000种语言的多语言预训练数据集,通过语言识别、去重、内容过滤及PII匿名化处理生成。它支持多种NLP任务,如机器翻译和文本分类,旨在增强多语言模型的性能与普适性,并为研究者提供技术验证的工具与资源。 AI项目与工具 2025年06月12日 16 点赞 0 评论 439 浏览
Fox Fox-1是一系列由TensorOpera开发的小型语言模型,基于大规模预训练和微调数据,具备强大的文本生成、指令遵循、多轮对话和长上下文处理能力。该模型在多个基准测试中表现出色,适用于聊天机器人、内容创作、语言翻译、教育辅助和信息检索等多种应用场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 60 点赞 0 评论 289 浏览
ClearerVoice ClearerVoice-Studio 是一个基于复数域深度学习算法的开源语音处理框架,集成了语音增强、分离及音视频说话人提取等功能。它通过先进的 FRCRN 和 MossFormer 系列模型,实现了高效的语音信号处理,并具备强大的预训练能力和灵活的接口设计。该框架广泛应用于智能助手、会议记录、电话会议、公共安全等领域,助力提升语音处理技术的实际应用价值。 AI项目与工具 2025年06月12日 81 点赞 0 评论 391 浏览