多模态学习
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。
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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DiffSensei
DiffSensei是一款由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学联合开发的漫画生成框架,它结合了基于扩散的图像生成技术和多模态大型语言模型(MLLM)。该工具能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成具有高精度和视觉吸引力的黑白漫画面板,支持多角色场景下的互动与布局调整。其核心技术包括掩码交叉注意力机制、对话布局编码以及MLLM作为特征适配器等,广泛应用于漫画创作、个性化内容生成、教育和培训等领