清华大学

CDial

CDial-GPT是一项由清华大学研发的基于大型中文对话数据集LCCC的预训练对话生成模型。该模型提供LCCC-base和LCCC-large两个版本的数据集,并具备预训练、微调、多模态学习等功能,能够生成高质量的对话回应。其应用场景涵盖客户服务、智能助手、在线教育等多个领域。

IterComp

IterComp是一种基于迭代反馈学习机制的文本到图像生成框架,由多所顶尖高校的研究团队联合开发。它通过整合多个开源扩散模型的优势,利用奖励模型和迭代优化策略,显著提升了生成图像的质量和准确性,尤其在多类别对象组合与复杂语义对齐方面表现突出,同时保持较低的计算开销。IterComp适用于艺术创作、游戏开发、广告设计、教育和媒体等多个领域。

灵动音DeepMusic

灵动音DeepMusic致力于通过AI词曲编录混技术,全方位降低音乐创作制作门槛并提升效率,为音乐行业提供新的产品体验和解决方案。

CogVideo

目前最大的通用领域文本生成视频预训练模型,含94亿参数。CogVideo将预训练文本到图像生成模型(CogView2)有效地利用到文本到视频生成模型,并使用了多帧率分层训练策略。

紫荆AI医生

紫荆AI医生是一款由清华大学智能产业研究院开发的AI医疗平台,基于Agent Hospital模拟真实医院环境,支持AI医生诊断300多种疾病并覆盖21个科室,旨在通过虚拟诊疗实践、数据反馈等手段提升医疗服务质量和效率,同时计划未来开放更多功能如远程医疗、疾病管理及医学研究支持等。

Sana

SANA是一个由NVIDIA、麻省理工学院和清华大学共同研发的文本到图像生成框架,支持生成高达4096×4096分辨率的高清图像。它采用了深度压缩自编码器、线性扩散变换器(Linear DiT)和小型语言模型作为文本编码器,并通过优化的训练和采样策略提升了生成效率。SANA在模型大小和运行速度上具备显著优势,适合多种应用场景,包括艺术创作、游戏开发、广告设计和科学研究等。

千影QianYing

巨人网络发布的有声游戏生成大模型,主要包括游戏视频生成大模型YingGame和视频配音大模型YingSound。

CogView3

CogView3是一款基于中继扩散技术的开源AI图像生成模型,由清华大学与智谱AI联合研发。它通过分阶段生成图像,从低分辨率逐步提升至高分辨率,提高了生成效率并降低了运行成本。CogView3在生成质量和速度上超越了现有的开源模型SDXL,在保持图像细节的同时大幅减少推理时间。其核心特性包括高性能、多分辨率支持及多种优化技术,适用于艺术创作、数字娱乐、广告营销等多个领域。

爱校对

爱校对,免费高效的错别字检查工具,来自清华大学人机交互实验室,提供智能校对、

TIGER

TIGER是由清华大学研发的轻量级语音分离模型,采用时频交叉建模策略与多尺度注意力机制,有效提升语音分离性能,同时显著降低计算和参数开销。模型通过频带切分优化资源利用,适应复杂声学环境,广泛应用于会议记录、视频剪辑、电影音频处理及智能语音助手等领域。