多模态学习
OmniCorpus
OmniCorpus是上海人工智能实验室联合多家知名高校和研究机构共同创建的一个大规模多模态数据集,包含86亿张图像和16960亿个文本标记,支持中英双语。它通过整合来自网站和视频平台的文本和视觉内容,提供了丰富的数据多样性。OmniCorpus不仅规模庞大,而且数据质量高,适合多模态机器学习模型的训练和研究。它广泛应用于图像识别、视觉问答、图像描述生成和内容推荐系统等领域。
Stable Diffusion 3.5
Stable Diffusion 3.5是一套由Stability AI开发的先进AI图像生成模型,包含多个版本以适应不同需求。它具备高定制性、高效的消费级硬件运行能力和开源许可,能够生成高质量、多样化的图像,支持多种风格和肤色表现。其核心技术基于多模态学习和优化的架构,适用于艺术创作、游戏开发、广告设计等多个领域。
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FakeShield
FakeShield是一款由北京大学研发的多模态大型语言模型框架,主要用于检测和定位图像篡改。它通过结合视觉与文本信息,生成篡改区域掩码并提供详细的判断依据。其核心模块包括领域标签引导的检测模块和多模态定位模块,支持多种篡改技术的分析,具有较高的准确性与可解释性。FakeShield广泛应用于社交媒体内容审核、法律取证、新闻媒体真实性验证以及版权保护等领域。