模型

SHMT

SHMT是一种基于自监督学习的高级化妆转移技术,由阿里巴巴达摩院与武汉理工大学联合研发。该技术无需成对训练数据,可将多种化妆风格自然迁移到目标面部图像上,通过“解耦-重建”策略和迭代双重对齐模块,实现高精度的纹理控制与对齐校正。适用于图像处理、虚拟试妆、影视设计等多个领域,具有高效、灵活、高质量的特点。

GCDance

GCDance是一款由英国萨里大学与江南大学联合开发的3D舞蹈生成框架,可根据音乐和文本提示生成风格可控的全身舞蹈序列。它结合多粒度音乐特征融合与CLIP模型文本嵌入技术,实现舞蹈动作与音乐节奏的高度同步。支持多种舞蹈风格生成、局部编辑及高质量全身动作输出,适用于VR、游戏开发、舞蹈教学等场景。

LineArt

LineArt是一种无需训练的高质量设计绘图外观迁移框架,能将复杂外观特征准确转移到设计图纸上,同时保留结构细节。其技术基于模拟人类视觉认知过程,结合艺术经验指导扩散模型,支持工业设计、室内设计、服装设计等多个领域应用。具备高效、高保真和易用性等特点,适用于快速生成逼真效果和优化设计流程。

CogView3

CogView3是一款基于中继扩散技术的开源AI图像生成模型,由清华大学与智谱AI联合研发。它通过分阶段生成图像,从低分辨率逐步提升至高分辨率,提高了生成效率并降低了运行成本。CogView3在生成质量和速度上超越了现有的开源模型SDXL,在保持图像细节的同时大幅减少推理时间。其核心特性包括高性能、多分辨率支持及多种优化技术,适用于艺术创作、数字娱乐、广告营销等多个领域。

Multiverse

Multiverse是由Enigma Labs开发的全球首个基于AI生成的多人游戏模型,支持实时交互与动态世界生成,确保玩家视角一致。其核心技术包括联合动作向量和双视角通道堆叠,有效解决多人游戏中的同步难题。模型训练成本低,可在普通PC上运行,且项目全面开源,适用于多人游戏开发、VR/AR、AI训练、教育等多个领域。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

书生·万象InternVL 2.5

书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型,基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型,支持多种应用场景,包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异,性能超越部分商业模型,并通过链式思考技术提升多模态推理能力。

Whisk

Whisk是一款基于AI的图像生成工具,由谷歌推出,支持用户通过上传图像并指定主题、场景和风格生成新图像。它具备多图像输入、自动图像提示及额外文字细节添加等功能,基于谷歌最新的Imagen 3模型,适用于艺术创作、广告营销、社交媒体内容生产等多个领域,助力用户高效完成创意设计。

京东言犀

京东言犀是一个集成了多种智能服务和AI技术的交互平台,旨在通过情感机器人、智能语音服务、知识库管理等功能,为企业提供一个全面的数智化服务解决方案。