模型

MinT

MinT是一款基于时间基位置编码技术的多事件视频生成框架,允许用户通过文本提示生成包含多个事件的连贯视频,并支持对事件顺序及持续时间的精确控制。其核心技术ReRoPE使得模型能够有效关联文本提示与视频帧,同时结合预训练的视频扩散变换器(DiT)和大型语言模型(LLM)的提示增强功能,进一步提升了视频生成的质量与丰富度。MinT适用于娱乐、广告、教育等多个领域,为视频创作带来了创新性的解决方案。

DreamO

DreamO是由字节跳动与北京大学联合开发的图像定制生成框架,基于扩散变换器(DiT)模型实现多条件图像生成。支持身份、风格、背景等条件的灵活集成,具备高质量生成、条件解耦和精准控制能力。适用于虚拟试穿、风格迁移、主体驱动生成等多种场景,具备广泛的适用性和技术先进性。

PDF阅读助手

PDF阅读助手是腾讯混元大模型支持,QQ浏览器推出的PDF智能工具,主要功能包括智能摘要、智能问答、多轮提问和原文定位等。由腾讯混元大模型支持,可以在手机或电脑上随时使用。

LayerDiffusion

LayerDiffusion是一种创新的AI工具,利用大规模预训练的潜在扩散模型生成具有透明度的图像。该技术引入了“潜在透明度”的概念,将图像的alpha通道透明度信息编码到潜在空间中。LayerDiffusion不仅可以生成单个透明图像,还能生成多个透明图层,支持条件控制生成和图层内容结构控制,确保高质量的图像输出。此外,它还能够生成多个透明图层,并通过共享注意力机制和低秩适应确保图层间的和谐混

OpenR

OpenR是一个由多家知名高校联合开发的开源框架,专注于通过强化学习和搜索技术提升大型语言模型的推理能力。它集成了数据获取、强化学习训练及非自回归解码功能,支持多种搜索算法和在线强化学习训练,能够有效提高模型的推理效率和精度。同时,其自动化数据处理能力减少了人工标注的需求,适用于数学问题求解、代码生成、自然语言处理等多种应用场景。

Liquid

Liquid是由华中科技大学、字节跳动和香港大学联合开发的多模态生成框架,通过VQGAN将图像编码为离散视觉token并与文本共享词汇空间,使大型语言模型无需修改结构即可处理视觉任务。该框架降低训练成本,提升视觉生成与理解性能,并在多模态任务中表现出色。支持图像生成、视觉问答、多模态融合等应用,适用于创意设计、内容创作及智能交互等领域。

Cerebellum

Cerebellum是一款结合Claude 3.5 Sonnet与Selenium WebDriver的智能化浏览器助手,通过构建网页浏览的有向图模型,利用LLM技术分析页面内容和交互元素,智能规划操作路径并动态调整策略。它支持多浏览器操作,可精确模拟用户行为,广泛应用于网页自动化测试、数据抓取、内容管理及电子商务等多个领域。

自由画布

百度文库和百度网盘联合推出的一款产品,自由画布打通了公域与个人授权的私域内容,支持对多格式、全模态文件的混合理解、生成、创作,并实现了一键分享和存储。