需求人群:
"ACE的目标受众是视觉内容创作者、编辑和研究人员,包括但不限于设计师、艺术家、游戏开发者和机器学习工程师。ACE为他们提供了一个统一的平台,可以轻松地生成和编辑各种视觉内容,无需依赖多个不同的工具或模型。"
使用场景示例:
设计师使用ACE创建独特的艺术作品
游戏开发者利用ACE生成游戏内的场景和角色
研究人员使用ACE进行视觉生成领域的实验和研究
产品特色:
支持多种视觉生成任务的联合训练
引入Long-context Condition Unit (LCU)作为统一的条件格式
提出基于Transformer的扩散模型
高效的数据收集方法,解决训练数据缺乏的问题
利用多模态大型语言模型生成准确的文本指令
发布手动标注的图像对基准,用于评估模型性能
在视觉生成领域具有显著的性能优势
使用教程:
访问ACE的官方网站或下载APP
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选择创建新的视觉内容或编辑现有图像
输入或上传Long-context Condition Unit (LCU)条件格式
选择所需的视觉生成或编辑任务
等待模型处理并生成结果
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全能的创造者和编辑器,通过扩散变换遵循指令
ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器,它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入,实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题,并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势,可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统,避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。
高效能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,采用了对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率,特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色,能够理解和生成复杂的文本提示,适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布,遵循Stability Community License,适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
提升基于拖拽的图像编辑的交互性和速度
InstantDrag是一个优化自由的流程,它通过仅使用图像和拖拽指令作为输入,增强了交互性和速度。该技术由两个精心设计的网络组成:拖拽条件的光流生成器(FlowGen)和光流条件的扩散模型(FlowDiffusion)。InstantDrag通过将任务分解为运动生成和运动条件图像生成,学习了基于真实世界视频数据集的拖拽图像编辑的运动动态。它能够在不需要掩码或文本提示的情况下,快速执行逼真的编辑,这使得它成为交互式、实时应用的有前景的解决方案。
大型视频语言模型,用于视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-16F-Base是由DAMO-NLP-SG团队开发的大型视频语言模型,专注于视频问答(Visual Question Answering)和视频字幕生成。该模型结合了先进的空间-时间建模和音频理解能力,为多模态视频内容分析提供了强大的支持。它在视觉问答和视频字幕生成任务上展现出卓越的性能,能够处理复杂的视频内容并生成准确的描述和答案。
通用型视觉语言模型
Qwen-VL 是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。它支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。该模型采用 Transformer 结构,以 7B 参数规模进行预训练,支持 448x448 分辨率,可以端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL 的优势包括通用性强、支持多语种、细粒度理解等。它可以广泛应用于图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务。
多模态语言模型预测网络
Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。
统一的多模态生成模型
Unified-IO 2是一个统一的多模态生成模型,能够理解和生成图像、文本、音频和动作。它使用单个编码器-解码器Transformer模型,将不同模式(图像、文本、音频、动作等)的输入和输出都表示为一个共享的语义空间进行处理。该模型从头开始在大规模的多模态预训练语料上进行训练,使用了多模态的去噪目标进行优化。为了学会广泛的技能,该模型还在120个现有数据集上进行微调,这些数据集包含提示和数据增强。Unified-IO 2在GRIT基准测试中达到了最先进的性能,在30多个基准测试中都取得了强劲的结果,包括图像生成和理解、文本理解、视频和音频理解以及机器人操作。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
视觉语言模型,结合图像和文本信息进行智能处理。
Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型(VLM),选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型(LLM),并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练,包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源,旨在推动多模态性能的发展,特别是在图像和文本的结合处理方面。
Meta 开发的子十亿参数语言模型,适用于设备端应用。
Meta 开发的自回归语言模型,采用优化架构,适合资源受限设备。优点多,如集成多种技术,支持零样本推理等,价格免费,面向自然语言处理研究人员和开发者。
高效优化的600M参数语言模型,专为设备端应用设计。
MobileLLM-600M是由Meta开发的自回归语言模型,采用了优化的Transformer架构,专为资源受限的设备端应用而设计。该模型集成了SwiGLU激活函数、深度薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术。MobileLLM-600M在零样本常识推理任务上取得了显著的性能提升,与之前的125M/350M SoTA模型相比,分别提高了2.7%/4.3%的准确率。该模型的设计理念可扩展至更大模型,如MobileLLM-1B/1.5B,均取得了SoTA结果。
高效优化的子十亿参数语言模型,专为设备端应用设计
MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型,采用优化的Transformer架构,专为设备端应用设计,以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术,实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时,提供了与更大模型相媲美的性能,是设备端自然语言处理应用的理想选择。
基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型,专注于UI任务。
Ferret-UI是首个以用户界面为中心的多模态大型语言模型(MLLM),专为指代表达、定位和推理任务设计。它基于Gemma-2B和Llama-3-8B构建,能够执行复杂的用户界面任务。这个版本遵循了Apple的研究论文,是一个强大的工具,可以用于图像文本到文本的任务,并且在对话和文本生成方面具有优势。
盲图像恢复技术,利用即时生成参考图像恢复破损图像
InstantIR是一种基于扩散模型的盲图像恢复方法,能够在测试时处理未知退化问题,提高模型的泛化能力。该技术通过动态调整生成条件,在推理过程中生成参考图像,从而提供稳健的生成条件。InstantIR的主要优点包括:能够恢复极端退化的图像细节,提供逼真的纹理,并且通过文本描述调节生成参考,实现创造性的图像恢复。该技术由北京大学、InstantX团队和香港中文大学的研究人员共同开发,得到了HuggingFace和fal.ai的赞助支持。
根据人类指令修复和编辑照片的框架
PromptFix是一个综合框架,能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集,提出了高频引导采样方法来控制去噪过程,并设计了辅助提示适配器,利用视觉语言模型增强文本提示,提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法,并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。
基于Transformer的实时开放世界AI模型
Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型,它是一个互动视频游戏,由Transformer端到端生成,基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入,实时生成游戏玩法,内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习,允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步,未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破,以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法,并结合了大型语言模型(LLMs)来训练一个自回归模型,该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外,Decart AI还开发了专有的推理框架,以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率,并支持Etched即将推出的Sohu芯片。
在浏览器中直接运行的AI工具箱
Browser AI Kit是一个集成了多种AI工具的平台,用户可以在浏览器中直接使用这些工具,无需安装或设置。它提供了音频转文本、去除背景、文本转语音等多种功能,并且完全免费。这个工具箱基于Transformers.js开发,强调数据安全和隐私保护,所有数据处理都在本地进行,不上传任何服务器。它的目标是为用户提供一个便捷、安全、多功能的AI工具平台。
革命性的AI模型,以设计语言思考,引领图像生成新标准。
Recraft V3是Recraft公司推出的最新AI模型,它在图像生成领域树立了新的质量标准,超越了所有竞争对手,并在Hugging Face的Text-to-Image Benchmark中证明了这一点。Recraft V3在文本生成方面取得了显著进步,并推出了多项新功能,如在图像中指定文本大小和位置、精确的风格控制、改进的修复和新的扩展功能。Recraft V3不仅在桌面应用Canvas和移动应用(iOS和Android)上可用,还通过API提供服务。Recraft V3的主要优点包括文本生成质量、解剖学准确性、提示理解能力和高审美价值。它是全球唯一能够生成包含长文本的图像的模型,而不仅仅是一两个词。
大规模视频生成的自回归扩散模型
MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型,它将掩码自回归(MAR)的优势整合到统一的扩散模型(DM)框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成,支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效,将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型,使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆,并且在几次推理步骤内,就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。
基于文本生成图像的多模态扩散变换器模型
Stable Diffusion 3.5 Medium是一个基于文本到图像的生成模型,由Stability AI开发,具有改进的图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率。该模型使用了三个固定的预训练文本编码器,通过QK-规范化提高训练稳定性,并在前12个变换层中引入双注意力块。它在多分辨率图像生成、一致性和各种文本到图像任务的适应性方面表现出色。
视频扩散模型加速工具,无需训练即可生成高质量视频内容。
FasterCache是一种创新的无需训练的策略,旨在加速视频扩散模型的推理过程,并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率,同时保持或提升内容的质量,这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发,项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供,主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。
多模态AI平台,整合文本、图像和音频交互
GPT-4o是OpenAI推出的先进多模态AI平台,它在GPT-4的基础上进一步扩展,实现了真正的多模态方法,涵盖文本、图像和音频。GPT-4o设计上更快、更低成本、更普及,彻底革新我们与AI互动的方式。它提供了流畅且直观的AI交互体验,无论是参与自然对话、解读复杂文本,还是识别语音中的微妙情感,GPT-4o的适应能力都是无与伦比的。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
AI模拟人类使用计算机的能力
Computer use是Anthropic公司推出的AI模型Claude 3.5 Sonnet的一项新功能,它能够模拟人类与计算机的交互方式,执行点击屏幕、输入信息等操作。这项功能的开发代表了AI在模拟人类行为方面取得了重大进展,为AI助理解锁了广泛的应用场景。Computer use功能在安全性、多模态能力和逻辑推理方面都有显著提升,代表了AI技术的新前沿。目前,该功能处于公测阶段,其性能在同类AI模型中处于领先地位。
新一代骁龙X系列,搭载NPU,为创作者带来革新工具。
Snapdragon X Series是高通推出的新一代产品系列,通过搭载神经处理单元(NPU),为创作者提供了强大的AI算力。这一系列产品能够显著提升移动设备在图像处理、音频制作和3D建模等方面的性能,同时延长电池续航,为用户提供前所未有的移动创作体验。Snapdragon X Series的推出,标志着移动设备在创意工作领域的一次重大飞跃,使得专业级的创作工具可以随时随地被使用。
多模态理解和生成的统一模型
Janus是一个创新的自回归框架,它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型,并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。
新一代自回归框架,统一多模态理解和生成
Janus是一个创新的自回归框架,通过将视觉编码分离成不同的路径,同时利用单一的、统一的变换器架构进行处理,解决了以往方法的局限性。这种解耦不仅减轻了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus的性能超越了以往的统一模型,并且达到了或超过了特定任务模型的性能。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选。
多模态语言模型,融合文本和语音
Spirit LM是一个基础多模态语言模型,能够自由混合文本和语音。该模型基于一个7B预训练的文本语言模型,通过持续在文本和语音单元上训练来扩展到语音模式。语音和文本序列被串联为单个令牌流,并使用一个小的自动策划的语音-文本平行语料库,采用词级交错方法进行训练。Spirit LM有两个版本:基础版使用语音音素单元(HuBERT),而表达版除了音素单元外,还使用音高和风格单元来模拟表达性。对于两个版本,文本都使用子词BPE令牌进行编码。该模型不仅展现了文本模型的语义能力,还展现了语音模型的表达能力。此外,我们展示了Spirit LM能够在少量样本的情况下跨模态学习新任务(例如ASR、TTS、语音分类)。
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