模型

QVQ

QVQ是一个基于Qwen2-VL-72B的开源多模态推理模型,擅长处理文本、图像等多模态数据,具备强大的视觉理解和复杂问题解决能力。它在数学和科学领域的视觉推理任务中表现出色,但在实际应用中仍需解决语言切换、递归推理及图像细节关注等问题。QVQ可广泛应用于教育、自动驾驶、医疗图像分析、安全监控及客户服务等领域。

乾元BigBangTransformer

BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练,经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。

Seed

Seed-TTS 是字节跳动开发的一系列大规模自回归文本到语音(TTS)模型,旨在生成高度自然、与人类语音几乎无法区分的语音。作为一个多功能的基础语音生成模型,Seed-TTS 在多个方面...

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。

Kimi

Kimi-VL是月之暗面推出的轻量级多模态视觉语言模型,支持图像、视频、文档等多种输入形式。其基于轻量级MoE架构和原生分辨率视觉编码器,具备强大的图像感知、数学推理和OCR能力。在长上下文(128K)和复杂任务中表现优异,尤其在多模态推理和长视频理解方面超越同类模型。适用于智能客服、教育、医疗、内容创作等多个领域。

Awesome Chinese LLM

整理了开源的中文大语言模型(LLM),主要关注规模较小、可私有化部署且训练成本较低的模型,目前已收录了100多个相关资源。

Vidgo AI

一个多合一AI图像、音乐和视频生成器,能将文字、图片等素材变成图像、音乐和视频等多媒体内容。提供AI 图像生成、视频生成和编辑三大核心功能。

TIP

TIP-I2V是一个包含大量真实文本和图像提示的数据集,专为图像到视频生成领域设计。它涵盖了超过170万个独特的提示,并结合多种顶级图像到视频生成模型生成的视频内容。该数据集支持用户偏好分析、模型性能评估以及解决错误信息传播等问题,有助于推动图像到视频生成技术的安全发展。

DoraCycle

DoraCycle是由新加坡国立大学Show Lab开发的一种多模态生成模型,通过文本与图像间的双向循环一致性学习,实现跨模态信息转换与对齐。其核心优势在于无需大量标注数据即可完成领域适应,支持风格化设计、虚拟角色生成等多样化任务。模型采用自监督学习和梯度裁剪等技术提升训练稳定性,适用于广告、教育等多个应用场景。