多模态

EMO2

EMO2是一种由阿里巴巴智能计算研究院开发的音频驱动头像视频生成技术,通过音频输入和静态人像照片生成高质量、富有表现力的动态视频。其核心技术包括音频与手部动作的协同建模、扩散模型生成视频帧,以及高精度音频同步。该工具支持多样化动作生成,适用于虚拟现实、动画制作和跨语言内容创作等场景,具备自然流畅的视觉效果和丰富的应用场景。

吱意

吱意是一款可以适用于图片翻译、文档翻译,视频翻译等场景的在线工具。同时,吱意还提供多模态翻译和智能配音,AI写作,AI成画等AIGC人工智能创作等服务。

CreatiLayout

CreatiLayout 是一种先进的布局到图像生成技术,由复旦大学与字节跳动联合开发。它基于大规模布局数据集 LayoutSAM,结合 SiamLayout 框架和 MM-DiT 架构,实现高质量、细粒度可控的图像生成。同时,其 LayoutDesigner 工具支持多种输入方式,帮助用户优化布局设计。适用于海报制作、室内设计、视觉创作及教学等多个领域。

Free Video

Free Video-LLM是一种无需训练的高效视频语言模型,基于提示引导的视觉感知技术,可直接对视频内容进行理解和推理,适用于视频问答、内容分析等多种场景。通过时空采样优化和减少视觉标记,它在保持高性能的同时显著降低了计算复杂度。

VisionFM

VisionFM是一款专为眼科设计的多模态多任务视觉基础模型,通过大规模预训练支持多种眼科成像模态处理,涵盖疾病筛查、诊断、预后预测、表型细分及全身性生物标志物分析等功能。其在疾病诊断上的表现超越了大部分眼科医生,并具备强大的泛化能力和少样本学习能力。

LongLLaVA

LongLLaVA是由香港中文大学(深圳)研究团队开发的多模态大型语言模型,结合Mamba和Transformer模块,利用2D池化技术压缩图像token,大幅提升处理大规模图像数据的效率。该模型在视频理解、高分辨率图像分析及多模态代理任务中表现优异,特别擅长检索、计数和排序任务。其技术亮点包括渐进式训练策略和混合架构优化,支持多种多模态输入处理,广泛应用于视频分析、医学影像诊断、环境监测等领域。

CAD

CAD-MLLM 是一款基于多模态输入生成参数化 CAD 模型的系统,融合了文本、图像和点云等多种数据形式。它通过命令序列与大型语言模型的结合,实现了高效的数据对齐与处理,并提出了创新的评估指标。CAD-MLLM 具备强大的鲁棒性和交互式设计能力,适用于工业设计、建筑设计、汽车制造等多个领域。

V-JEPA

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

生成时代

AIGC 多模态 API 平台,提供 AIGC 图像生成、图像编辑、视频生成、视频编辑、音频生成、训推一体等 API,免去 GPU 和模型维护成本,帮助开发者快速搭建 AIGC 应用。

Eagle 2.5

Eagle 2.5 是一款由英伟达开发的视觉语言模型,专注于长上下文多模态学习,具备处理高分辨率图像和长视频序列的能力。其参数规模为 8B,但性能接近更大模型。采用信息优先采样和渐进式后训练策略,提升模型稳定性与适应性。支持多样任务,适用于视频分析、图像处理、内容创作及教育等多个领域。