多模态

CogVideo

目前最大的通用领域文本生成视频预训练模型,含94亿参数。CogVideo将预训练文本到图像生成模型(CogView2)有效地利用到文本到视频生成模型,并使用了多帧率分层训练策略。

童语故事iMageStoryAi

一个基于数字分身和故事模型的AI儿童故事生成类Al产品,童语故事iMageStoryAi通过Al能力创造无限的潜能,让每个孩子健康快乐成长。

Embed3

Embed3是一款由Cohere研发的多模态AI搜索模型,支持从文本和图像生成嵌入向量,实现智能化的跨模态搜索。它能够处理多种语言,支持复杂数据集的快速检索,并提供一致的用户体验。主要功能包括多模态搜索能力、跨语言支持、增强型检索-生成系统以及简化数据管理。适用于商业智能、电子商务、设计创作、文档管理和客户服务等多个领域。

MMaDA

MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models)是由普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动联合开发的多模态扩散模型,支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多种功能。其采用统一的扩散架构和模态不可知设计,结合混合长链推理微调策略与UniGRPO强化学习算法,提升跨模态任务性能。MMaDA在多项任务中表现优异,适用于内容创作、教育辅助、智能客

冒泡鸭AI

一个基于多模态大模型技术的AI聊天机器人和AI智能体平台,冒泡鸭AI内部载有众多由大模型技术驱动的智能对话实体,这些"智能体"不仅致力于为用户解答疑惑、激发创意,还能深度聊天,旨在与用户建立情感纽带。

DiTCtrl

DiTCtrl是一种基于多模态扩散变换器架构的视频生成工具,能够利用多个文本提示生成连贯且高质量的视频内容,无需额外训练即可实现零样本多提示视频生成。它通过KV共享和潜在混合策略优化不同提示间的平滑过渡,同时在MPVBench基准上表现出色,适用于电影、游戏、广告及新闻等多个领域。

SUPIR

SUPIR是一种创新的图像修复和画质增强方法,基于大规模生成模型StableDiffusion-XL(SDXL)和模型扩展技术。它通过深度学习和多模态方法实现低质量图像的高质量恢复,支持通过文本提示进行图像恢复的精细控制。SUPIR适用于多种应用场景,如老照片修复、模糊图像增强、噪点去除和色彩校正与增强。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

Gemini 2.0 Pro

Gemini 2.0 Pro是Google推出的高性能AI模型,具备200万tokens的上下文窗口,支持复杂任务处理、多语言理解和代码生成。它能调用外部工具如Google搜索和代码执行环境,提升信息获取与问题解决能力。适用于编程辅助、数据分析、学术研究、教育及创意内容生成等多个领域,是当前Google系列模型中的佼佼者。

Apollo

Apollo是一个由Meta和斯坦福大学合作研发的大型多模态模型,专注于视频内容的理解。其核心特性包括“Scaling Consistency”现象的应用、高效的视频理解评估基准ApolloBench、以及在处理长视频方面的卓越性能。Apollo模型家族涵盖多种规模,广泛应用于视频内容分析、搜索推荐、智能监控、自动驾驶及教育等领域。