预训练

Show

Show-o 是一款基于统一 Transformer 架构的多模态 AI 工具,集成了自回归和离散扩散建模技术,可高效处理视觉问答、文本到图像生成、图像修复与扩展以及混合模态生成等多种任务。其创新性技术显著提高了生成效率,减少了采样步骤,适用于社交媒体内容创作、虚拟助手、教育与培训、广告营销、游戏开发及影视制作等多个领域。

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。

Skywork o1

Skywork o1是一款具备中文逻辑推理能力的大规模预训练模型,其核心优势在于内嵌思考、规划和反思能力,显著提升了复杂任务的推理性能。该模型基于开源Llama架构,同时提供增强版以满足更高要求的应用场景。它适用于技术开发者、企业决策者、教育工作者、内容创作者及客户服务等多个领域,助力创新应用开发和高效决策支持。 ---

V-JEPA

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

Tarsier2

Tarsier2是字节跳动研发的大规模视觉语言模型,擅长生成高精度视频描述并在多项视频理解任务中表现优异。其核心技术包括大规模数据预训练、细粒度时间对齐微调以及直接偏好优化(DPO)。该模型在视频问答、定位、幻觉检测及具身问答等任务中均取得领先成绩,支持多语言处理,具有广泛的应用潜力。

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。

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法,通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数,有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练,能够防止过拟合并优化模型性能,同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景,包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等,仅需少量代码调整即可实现高效微调。

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。