数据集

AGUVIS

AGUVIS是一款由香港大学与Salesforce联合开发的纯视觉框架,专为自主GUI智能体设计。它支持跨平台操作,通过图像观察与自然语言指令的关联,以及显式规划和推理能力,提高了代理在复杂数字环境中的交互效率。AGUVIS采用大规模数据集及两阶段训练方法,实现了在离线与在线场景中的高效性能,成为首个不依赖外部闭源模型即可独立完成任务的纯视觉GUI代理。

Chinese

Chinese-LiPS是由智源研究院与南开大学联合开发的高质量中文多模态语音识别数据集,包含100小时语音、视频及手动转录文本。其创新性融合唇读视频与幻灯片内容,显著提升语音识别性能,实验表明可降低字符错误率约35%。适用于教学、科普、虚拟讲解等复杂语境,为多模态语音识别研究提供丰富数据支持。

xGen

xGen-MM是一款由Salesforce开发的开源多模态AI模型,具备处理文本和图像等数据类型的能力。该模型通过学习大量图像和文字信息,在视觉语言任务中表现出色,并通过开源模型、数据集和微调代码库促进模型性能的提升。xGen-MM具有多模态理解、大规模数据学习、高性能生成、开源可访问和微调能力等特点。其应用场景广泛,包括图像描述生成、视觉问答、文档理解、内容创作和信息检索等。

LongVILA

LongVILA是一款专为长视频理解设计的视觉语言AI模型,由多家知名研究机构共同开发。它具备强大的长上下文处理能力和多模态序列并行性,能在大量GPU上高效训练,无需梯度检查点。LongVILA通过五阶段训练流程,结合大规模数据集构建和高性能推理,显著提升了长视频字幕的准确性和处理效率。此外,它还支持多种应用场景,包括视频字幕生成、内容分析、视频问答系统等。

Florence

Florence-2是微软Azure AI团队研发的多功能视觉模型,支持图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等功能。该模型基于Transformer架构,采用序列到序列学习方法,利用自注意力机制实现多模态信息融合。通过训练大规模数据集,Florence-2在多个应用场景中表现出色,包括图像和视频分析、内容审核、辅助驾驶、医疗影像分析以及零售和库存管理。

GameFactory

GameFactory 是由香港大学与快手科技联合研发的AI框架,专注于解决游戏视频生成中的场景泛化问题。它基于预训练视频扩散模型,结合开放域数据与高质量游戏数据,通过多阶段训练实现动作可控的多样化场景生成。具备高精度动作控制、交互式视频生成及丰富场景支持,适用于游戏开发、自动驾驶模拟及具身智能研究等领域。

InfiMM

InfiMM-WebMath-40B是由字节跳动与中国科学院联合推出的大规模多模态数据集,涵盖大量数学和科学内容,包括文本、公式、符号及图像。该数据集通过筛选、清洗和标注优化,可显著提升多模态模型的数学推理能力。它适用于数学题库生成、学习工具开发、论文理解及科学研究等多个应用场景。 ---

OmniBooth

OmniBooth是一款由华为诺亚方舟实验室与香港科技大学联合开发的图像生成框架,支持基于文本或图像的多模态指令控制及实例级定制。它通过高维潜在控制信号实现对图像中对象位置和属性的精准操控,具备多模态嵌入提取、空间变形技术以及特征对齐网络等功能,广泛应用于数据集生成、内容创作、游戏开发、虚拟现实及广告营销等领域。

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。

3D

3D-Speaker是一个多模态开源项目,专注于通过结合声学、语义和视觉信息,实现高精度的说话人识别和语种识别。其主要功能包括说话人日志、说话人识别、语种识别、多模态识别以及重叠说话人检测。项目提供了工业级模型、训练与推理代码,以及多样化数据集,并支持复杂环境下的语音处理任务。应用场景涵盖会议记录、法庭记录、广播制作、电话客服和安全监控等领域。