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
注册并登录账户
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
下载或进一步编辑生成的视觉内容
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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。
Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。
Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型,专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径,解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题,同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性,还使其在多模态任务中表现出色,甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。
基于孪生多模态扩散变换器的创意布局到图像生成技术
CreatiLayout是一种创新的布局到图像生成技术,利用孪生多模态扩散变换器(Siamese Multimodal Diffusion Transformer)来实现高质量和细粒度可控的图像生成。该技术能够精确渲染复杂的属性,如颜色、纹理、形状、数量和文本,适用于需要精确布局和图像生成的应用场景。其主要优点包括高效的布局引导集成、强大的图像生成能力和大规模数据集的支持。CreatiLayout由复旦大学和字节跳动公司联合开发,旨在推动图像生成技术在创意设计领域的应用。
定制化漫画生成模型,连接多模态LLMs和扩散模型。
DiffSensei是一个结合了多模态大型语言模型(LLMs)和扩散模型的定制化漫画生成模型。它能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成可控制的黑白漫画面板,并具有灵活的角色适应性。这项技术的重要性在于它将自然语言处理与图像生成相结合,为漫画创作和个性化内容生成提供了新的可能性。DiffSensei模型以其高质量的图像生成、多样化的应用场景以及对资源的高效利用而受到关注。目前,该模型在GitHub上公开,可以免费下载使用,但具体的使用可能需要一定的计算资源。
智能交互式图像编辑系统
MagicQuill是一个集成的图像编辑系统,旨在支持用户快速实现创意。该系统以简洁而功能强大的界面为起点,使用户能够通过简单的几笔操作表达他们的想法,如插入元素、擦除对象、改变颜色等。这些交互由多模态大型语言模型(MLLM)实时监控,以预测用户意图,无需输入提示。最后,我们应用强大的扩散先验,通过精心学习的双分支插件模块,精确控制编辑请求。
基于文本提示修订图像的大型扩散模型
SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型,用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐,实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑,并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题,通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型,并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”,然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。
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。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目,旨在通过线性比例跳跃(LPL)、时间维度标记合并(TDTM)和动态加载并发推理(CI-DL)等技术,实现在移动设备(如 iPhone 15 Pro)上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发,能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景,如短视频创作、广告制作等。项目目前开源,用户可以免费使用。
VideoRAG 是一个用于处理极长上下文视频的检索增强型生成框架。
VideoRAG 是一种创新的检索增强型生成框架,专门用于理解和处理极长上下文视频。它通过结合图驱动的文本知识锚定和层次化多模态上下文编码,实现了对无限制长度视频的理解。该框架能够动态构建知识图谱,保持多视频上下文的语义连贯性,并通过自适应多模态融合机制优化检索效率。VideoRAG 的主要优点包括高效的极长上下文视频处理能力、结构化的视频知识索引以及多模态检索能力,使其能够为复杂查询提供全面的回答。该框架在长视频理解领域具有重要的技术价值和应用前景。
MedRAX是一个用于胸部X光片解读的医疗推理AI代理,整合多种分析工具,无需额外训练即可处理复杂医疗查询。
MedRAX是一个创新的AI框架,专门用于胸部X光(CXR)的智能分析。它通过整合最先进的CXR分析工具和多模态大型语言模型,能够动态处理复杂的医疗查询。MedRAX无需额外训练即可运行,支持实时CXR解读,适用于多种临床场景。其主要优点包括高度的灵活性、强大的推理能力以及透明的工作流程。该产品面向医疗专业人员,旨在提高诊断效率和准确性,推动医疗AI的实用化。
DiffSplat 是一个从文本提示和单视图图像生成 3D 高斯点云的生成框架。
DiffSplat 是一种创新的 3D 生成技术,能够从文本提示和单视图图像快速生成 3D 高斯点云。该技术通过利用大规模预训练的文本到图像扩散模型,实现了高效的 3D 内容生成。它解决了传统 3D 生成方法中数据集有限和无法有效利用 2D 预训练模型的问题,同时保持了 3D 一致性。DiffSplat 的主要优点包括高效的生成速度(1~2 秒内完成)、高质量的 3D 输出以及对多种输入条件的支持。该模型在学术研究和工业应用中具有广泛前景,尤其是在需要快速生成高质量 3D 模型的场景中。
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,能够理解图像和视频内容并生成相应文本。
Qwen2.5-VL 是 Qwen 团队推出的最新旗舰视觉语言模型,是视觉语言模型领域的重要进步。它不仅能够识别常见物体,还能分析图像中的文字、图表、图标等复杂内容,并支持对长视频的理解和事件定位。该模型在多个基准测试中表现出色,尤其在文档理解和视觉代理任务中具有显著优势,展现了强大的视觉理解和推理能力。其主要优点包括高效的多模态理解、强大的长视频处理能力以及灵活的工具调用能力,适用于多种应用场景。
Gemini 2.0 是谷歌推出的最新一代生成式 AI 模型,包含 Flash、Flash-Lite 和 Pro 版本。
Gemini 2.0 是谷歌在生成式 AI 领域的重要进展,代表了最新的人工智能技术。它通过强大的语言生成能力,为开发者提供高效、灵活的解决方案,适用于多种复杂场景。Gemini 2.0 的主要优点包括高性能、低延迟和简化的定价策略,旨在降低开发成本并提高生产效率。该模型通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 提供,支持多种模态输入,具备广泛的应用前景。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的高性能 AI 模型,专注于复杂任务处理和编程性能。
Gemini Pro 是 Google DeepMind 推出的最先进 AI 模型之一,专为复杂任务和编程场景设计。它在代码生成、复杂指令理解和多模态交互方面表现出色,支持文本、图像、视频和音频输入。Gemini Pro 提供强大的工具调用能力,如 Google 搜索和代码执行,能够处理长达 200 万字的上下文信息,适合需要高性能 AI 支持的专业用户和开发者。
一种用于控制视频扩散模型运动模式的高效方法,支持运动模式的自定义和迁移。
Go with the Flow 是一种创新的视频生成技术,通过使用扭曲噪声代替传统的高斯噪声,实现了对视频扩散模型运动模式的高效控制。该技术无需对原始模型架构进行修改,即可在不增加计算成本的情况下,实现对视频中物体和相机运动的精确控制。其主要优点包括高效性、灵活性和可扩展性,能够广泛应用于图像到视频生成、文本到视频生成等多种场景。该技术由 Netflix Eyeline Studios 等机构的研究人员开发,具有较高的学术价值和商业应用潜力,目前开源免费提供给公众使用。
OmniHuman-1 是一种基于单张人像和运动信号生成人类视频的多模态框架。
OmniHuman-1 是一个端到端的多模态条件人类视频生成框架,能够基于单张人像和运动信号(如音频、视频或其组合)生成人类视频。该技术通过混合训练策略克服了高质量数据稀缺的问题,支持任意宽高比的图像输入,生成逼真的人类视频。它在弱信号输入(尤其是音频)方面表现出色,适用于多种场景,如虚拟主播、视频制作等。
LLMs 无需任何培训就能看见和听见
MILS是一个由Facebook Research发布的开源项目,旨在展示大型语言模型(LLMs)在未经过任何训练的情况下,能够处理视觉和听觉任务的能力。该技术通过利用预训练的模型和优化算法,实现了对图像、音频和视频的自动描述生成。这一技术突破为多模态人工智能的发展提供了新的思路,展示了LLMs在跨模态任务中的潜力。该模型主要面向研究人员和开发者,为他们提供了一个强大的工具来探索多模态应用。目前该项目是免费开源的,旨在推动学术研究和技术发展。
一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。
MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型(LLM)的安卓应用。它支持多种模态输入和输出,包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能,确保在移动设备上高效运行,同时保护用户数据隐私,所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商,如 Qwen、Gemma、Llama 等,适用于多种场景。
Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架,统一多模态理解和生成。
Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型,能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径,解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突,提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景,例如图像生成和文本理解。
Humanity's Last Exam 是一个用于衡量大型语言模型能力的多模态基准测试。
Humanity's Last Exam 是一个由全球专家合作开发的多模态基准测试,旨在衡量大型语言模型在学术领域的表现。它包含来自 50 个国家超过 500 个机构的近 1000 名专家贡献的 3000 个问题,覆盖超过 100 个学科。该测试旨在成为最终的封闭式学术基准,通过挑战模型的极限来推动人工智能技术的发展。其主要优点是难度高,能够有效评估模型在复杂学术问题上的表现。
CUA 是一种能够通过图形界面与数字世界交互的通用接口。
Computer-Using Agent (CUA) 是 OpenAI 开发的一种先进的人工智能模型,结合了 GPT-4o 的视觉能力和通过强化学习的高级推理能力。它能够像人类一样与图形用户界面(GUI)交互,无需依赖特定操作系统的 API 或网络接口。CUA 的灵活性使其能够在多种数字环境中执行任务,如填写表单、浏览网页等。这一技术的出现标志着 AI 发展的下一步,为 AI 在日常工具中的应用开辟了新的可能性。CUA 目前处于研究预览阶段,通过 Operator 提供给美国的 Pro 用户使用。
SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型,可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型,基于 Idefics3 架构,专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本,且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色,同时保持轻量化架构,适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集,涵盖文档理解、图像描述等多领域内容,使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。
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