数据效率
OpenThinker
OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型,拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持,以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能,适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源,提供模型权重、代码和数据集,支持研究与开发扩展。
ViewExtrapolator
ViewExtrapolator是一种基于稳定视频扩散(SVD)的新视角外推方法,能够生成超出训练视图范围的新视角图像,特别适用于提升3D渲染质量和视觉真实性。该工具通过优化SVD的去噪过程,减少了伪影问题,同时支持多视图一致性生成,无需额外微调即可实现高效的数据和计算性能,广泛适用于虚拟现实、3D内容创作及文物保护等多个领域。
SwiftBrush V2
SwiftBrush V2 是一款基于文本到图像的单步扩散模型,通过改进权重初始化、LoRA训练及夹紧CLIP损失等技术,实现了与多步Stable Diffusion模型相媲美的性能。它无需真实图像数据即可训练,显著提升了生成速度和图像质量,广泛应用于艺术创作、游戏开发、虚拟现实等领域。