数据集

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。

Objaverse

Objaverse 是一个为3D领域提供巨大资源的数据库,它不仅支持 AI 模型的训练和3D内容的生成,还与流行的3D编辑软件 Blender 兼容。

See3D

See3D是一款基于视觉条件技术的3D生成模型,能够通过大规模无标注的互联网视频学习3D先验知识,实现从文本、单视图或稀疏视图到3D内容的高效转化。其核心功能包括3D编辑、高斯渲染及基于稀疏图片的3D重建,支持在物体级与场景级复杂相机轨迹下生成长序列视图。此外,See3D还适用于游戏开发、建筑设计、电商展示、AR/VR等多个领域的创新应用。

超神经HyperAI

超神经HyperAI是一个科技实验机构,专注介绍人工智能与其适用场景。

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。

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。

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。

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。

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。

Presti AI

使用生成性人工智能将单一产品图像转化为逼真的生活场景照片,从而降低家具公司拍摄成本。