多模态

跃问

一款免费AI聊天机器人,个人效率助手,跃问支持多模态能力,能够理解图片物体、阅读总结文档信息和解析网页内容,支持连续的多轮对话等。

Media2Face

一款革命性的语音面部动画生成工具,借助 Media2Face,现在可以从任何音频、图像或文本输入无缝生成逼真且富有表现力的面部动画。

TextHarmony

TextHarmony是一款由华东师范大学与字节跳动联合开发的多模态生成模型,擅长视觉与文本信息的生成与理解。该模型基于Slide-LoRA技术,支持视觉文本生成、编辑、理解及感知等功能,广泛应用于文档分析、场景文本识别、视觉问题回答、图像编辑与增强以及信息检索等领域。通过高质量数据集的构建与多模态预训练,TextHarmony在视觉与语言生成任务中表现出色。

阿里妈妈·智造字

阿里妈妈·智造字,以研习古今造字的脉络,跨越历史长河,传承汉字基因,探寻中华深层审美规律。

AI推理模型有哪些?13个支持深度思考的推理模型

本文介绍了13款支持深度思考的AI推理模型,涵盖数学、代码、自然语言推理等多个领域。这些模型通过强化学习和大数据分析,能够高效处理复杂问题,提供精准的决策支持。部分模型具备多模态处理能力、透明推理过程及开源特性,适用于不同应用场景,如教育、医疗和科研等。

FastVLM

FastVLM是一款高效的视觉语言模型,采用FastViTHD混合视觉编码器,显著提升高分辨率图像处理速度并减少token数量。其在保持高性能的同时,降低了计算成本和模型复杂度。适用于视觉问答、图文匹配、文档理解、图像描述生成等多模态任务,具备良好的实用性和扩展性。

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

AnimeGamer

AnimeGamer是一款由腾讯PCG与香港城市大学联合开发的动漫生活模拟系统,基于多模态大语言模型(MLLM),支持玩家通过自然语言指令操控动漫角色,沉浸于动态游戏世界中。系统能生成高一致性的动态动画视频,并实时更新角色状态,如体力、社交和娱乐值。其核心技术包括多模态表示、视频扩散模型及上下文一致性机制,适用于个性化娱乐、创意激发、教育辅助及游戏开发等多种场景。

TaoAvatar

TaoAvatar是阿里巴巴推出的高保真、轻量级3D全身虚拟人技术,基于3D高斯溅射(3DGS)实现照片级真实感的虚拟形象生成。支持多模态驱动,具备高帧率实时渲染能力,适用于AR、移动设备及高清显示平台。其轻量级架构结合深度学习优化,提升了运行效率与交互自然度,广泛应用于电商直播、全息通信、虚拟会议、在线教育及娱乐等领域。

Diff

Diff-Instruct是一种基于积分Kullback-Leibler散度的知识迁移方法,用于从预训练扩散模型中提取知识并指导生成模型的训练。它能够在无需额外数据的情况下,通过最小化IKL散度提升生成模型的性能。Diff-Instruct适用于多种场景,包括预训练扩散模型的蒸馏、现有GAN模型的优化以及视频生成等。