LoRA

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

HealthGPT

HealthGPT是由多家高校与企业联合开发的医学视觉语言模型,支持医学图像分析、视觉问答、文本生成及多模态融合等任务。其核心技术包括异构低秩适应(H-LoRA)、分层视觉感知(HVP)和三阶段学习策略(TLS),可高效处理复杂医疗数据。模型适用于医学诊断、教育、研究及健康管理等多个场景,具有良好的适应性和实用性。

UnZipLoRA

UnZipLoRA是一种由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校研发的图像处理技术,能够将图像内容与风格分离,并分别以两个LoRA模型表示。该技术通过提示分离、列分离和块分离策略,有效解决内容与风格纠缠的问题,支持高效训练和兼容性组合。可用于艺术创作、图像编辑、风格迁移及个性化图像生成等场景,提升图像处理的灵活性和可控性。

Shakker

Shakker 是一款基于 AI 技术的图像生成与编辑平台,提供 Stable Diffusion 模型支持,具备图像局部修改、合成、背景去除、动作调整等功能。支持多种风格图像生成,包括动漫、肖像及表情包制作。适用于设计师、艺术家及游戏开发者,提供直观的操作界面,广泛应用于社交媒体营销、数字艺术创作及个性化礼物定制等领域。

TransPixar

TransPixar是由多所高校及研究机构联合开发的开源文本到视频生成工具,基于扩散变换器(DiT)架构,支持生成包含透明度信息的RGBA视频。该技术通过alpha通道生成、LoRA微调和注意力机制优化,实现高质量、多样化的视频内容生成。适用于影视特效、广告制作、教育演示及虚拟现实等多个领域,为视觉内容创作提供高效解决方案。

SVDQuant

SVDQuant是一种由MIT研究团队开发的后训练量化技术,专注于通过4位量化减少扩散模型的内存占用和推理延迟。它利用低秩分支技术吸收量化异常值,支持DiT和UNet架构,并能无缝集成LoRAs。SVDQuant适用于移动设备、个人电脑、云计算平台及低功耗设备,可大幅提升图像生成和处理效率。

In

In-Context LoRA是一种基于扩散变换器(DiTs)的图像生成框架,通过微调少量数据实现多样化图像生成任务。它无需修改原始模型结构,减少了对大规模标注数据的依赖,同时保持了高质量的生成效果。该工具支持多任务图像生成、上下文学习能力、任务无关性以及条件图像生成等功能,适用于故事板生成、字体设计、家居装饰等多个领域。

MagicTailor

MagicTailor 是一款基于 DM-Deg 和 DS-Bal 技术的新型 AI 工具,支持组件可控的个性化图像生成。它能够动态干扰不需要的视觉语义,平衡概念与组件的学习,从而显著提升生成图像的质量和控制精度。MagicTailor 的核心功能包括组件可控个性化、动态掩码退化、双流平衡、解耦生成及多组件控制,适用于广告、游戏、电影制作等多个领域。

炉米Lumi

炉米Lumi是一款由字节跳动开发的AIGC图像创作平台,主要功能包括模型上传与展示、工作流搭建以及LoRA微调。它为AI爱好者、研究人员和开发者提供了一个协作环境,用于分享和优化AI模型。炉米Lumi支持多种应用场景,如科研、教育、艺术创作、商业应用开发等,具有开放性和高灵活性。 ---

Zamba2

Zamba2-7B是一款由Zyphra公司开发的小型语言模型,具有高效的推理速度和低内存占用的特点。它在图像描述任务中表现出色,适用于边缘设备和消费级GPU。Zamba2-7B通过创新的混合架构和技术优化,提供了卓越的语言理解和生成能力,同时支持多种应用场景,如移动应用开发、智能家居设备、在线客服系统、内容创作以及教育工具等。