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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。

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。

多模态原生混合专家模型

Aria是一个多模态原生混合专家模型，具有强大的多模态、语言和编码任务性能。它在视频和文档理解方面表现出色，支持长达64K的多模态输入，能够在10秒内描述一个256帧的视频。Aria模型的参数量为25.3B，能够在单个A100（80GB）GPU上使用bfloat16精度进行加载。Aria的开发背景是满足对多模态数据理解的需求，特别是在视频和文档处理方面。它是一个开源模型，旨在推动多模态人工智能的发展。

训练和部署嵌入式模型的AI平台

Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台，它提供了一个端到端的解决方案，从模型训练到推理，再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型，并且可以快速原型设计，加速迭代，并无缝部署。该平台支持多模态模型，如CLIP，可以从图像和其他数据类型中提取语义信息，实现文本和图像的无缝搜索，甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索，提供最先进的多语言模型，无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外，Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行，也可以扩展到云端数十个GPU推理节点，提供低延迟的搜索服务。

即买即用的人工智能对话服务

2233.ai是一个提供即买即用人工智能对话服务的网站。用户无需注册账号即可购买并使用服务，享受原生的ChatGPT Plus或Claude Pro体验。该平台强调个人隐私保护，每位用户的对话记录独立存储，确保私密安全。此外，2233.ai承诺无网络限制或封号问题，用户可以随时随地接入服务。价格方面，2233.ai提供的服务价格不到ChatGPT Plus订阅的一半，让更多人能够以更优惠的价格享受到先进的人工智能技术。

统一文本、音乐和动作生成模型

UniMuMo是一个多模态模型，能够将任意文本、音乐和动作数据作为输入条件，生成跨所有三种模态的输出。该模型通过将音乐、动作和文本转换为基于令牌的表示，通过统一的编码器-解码器转换器架构桥接这些模态。它通过微调现有的单模态预训练模型，显著降低了计算需求。UniMuMo在音乐、动作和文本模态的所有单向生成基准测试中都取得了有竞争力的结果。

前沿级多模态大型语言模型

NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列，它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平，与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后，甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。

逆向绘画技术，重现绘画过程

Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法，能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程，能够处理多种艺术风格，并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解，定义了一组绘画指令，并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格，还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。

前沿的多模态大型语言模型

NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。

视觉增强的检索与生成系统

VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。

低延迟的实时语音交互API

Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。

国产化大模型，支持多模态，快速低成本智能化转型。

岩芯数智是一家专注于人工智能领域的公司，提供多种智能模型服务，包括Yan模型和Dolphin模型。Yan模型是国产化的大模型，支持多模态，承诺为用户提供训练周期短、数据集需求小、性价比更高的服务，帮助各产业链快速、低成本向智能化转型。Dolphin模型则提供智能对话、文章生成、文案摘要等功能，支持私域模型微调，以满足不同行业的需求。

情感丰富的多模态语言模型

EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant）是一个多模态语言模型，它能够进行端到端的语音处理，同时保持领先的视觉-语言性能。该模型通过语义-声学解耦的语音分词器，实现了情感丰富的多模态对话，并在视觉-语言和语音基准测试中达到了最先进的性能。

下一代多模态智能模型

Emu3是一套最新的多模态模型，仅通过下一个token预测进行训练，能够处理图像、文本和视频。它在生成和感知任务上超越了多个特定任务的旗舰模型，并且不需要扩散或组合架构。Emu3通过将多模态序列统一到一个单一的transformer模型中，简化了复杂的多模态模型设计，展示了在训练和推理过程中扩展的巨大潜力。

新一代多模态内容审核模型

omni-moderation-latest 是基于 GPT-4o 构建的新一代多模态内容审核模型，它在文本和图像内容的有害信息检测方面更加精确，帮助开发者构建更强大的审核系统。该模型支持文本和图像输入，特别在非英语语言中表现更准确。它能够评估内容是否符合诸如仇恨、暴力、自残等类别，并且提供更细致的审核决策控制。此外，它还提供概率分数来反映内容与检测类别的匹配可能性。该模型对所有开发者免费开放，旨在帮助开发者从最新的研究和安全系统投资中受益。

先进的多模态AI模型家族

Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族，旨在通过学习指向其感知的内容，实现与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容，实现了与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。

多模态大型语言模型，支持图像和文本处理。

Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型（LLMs），它结合了图像和文本处理的能力，旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。

多语言大型语言模型

Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督式微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言，包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语，并在多种对话使用案例中表现优异。

开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。

Llama 3.2是一系列大型语言模型（LLMs），预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型，以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行，支持多种编程语言，并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

字节跳动自研大模型，提供多模态能力

豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。

一种在野外环境中分解图像为反射率和照明效果的技术。

Colorful Diffuse Intrinsic Image Decomposition 是一种图像处理技术，它能够将野外拍摄的照片分解为反照率、漫反射阴影和非漫反射残留部分。这项技术通过逐步移除单色照明和Lambertian世界假设，实现了对图像中多彩漫反射阴影的估计，包括多个照明和场景中的二次反射，同时模型了镜面反射和可见光源。这项技术对于图像编辑应用，如去除镜面反射和像素级白平衡，具有重要意义。

在线免费去除图片背景

Removebg 是一款在线背景移除工具，支持从人物、产品、动物、汽车和标志等图片中自动去除背景。它利用先进的技术，快速提供无背景的图片，适用于电子商务、图形设计、社交媒体内容创作、摄影后期处理、市场营销和个人使用等多种场景。

免费AI图像生成器，一键生成创意图像。

PicLumen是一个在线AI图像生成器，它利用先进的人工智能技术，允许用户通过简单的文本输入快速生成高质量的图像。用户无需具备专业的设计技能，只需输入描述性文本，PicLumen的AI就能理解并创造出相应的图像。这个工具特别适合需要快速生成创意图像的个人和商业用户，无论是用于社交媒体内容创作、广告设计还是个人项目。PicLumen提供了多种图像风格，包括动漫、写实艺术、线条艺术和艺术风格，满足不同用户的需求。此外，它还支持图像到图像的个性化编辑，以及AI图像扩展功能，使用户能够无缝扩展图像并智能填充扩展区域。PicLumen的AI图像生成器是完全免费的，适用于个人和商业用途，但用户在使用时需要遵守其使用条款和条件。

AI驱动的营销图片编辑工作室

X-Design是一个利用人工智能技术为电子商务提供产品视觉设计的在线平台。它通过一系列AI工具，如背景去除、AI背景生成、对象去除、图像增强和图像放大等，帮助用户快速提升产品图片的专业度和吸引力，从而优化在线销售流程。产品背景信息显示，X-Design旨在通过简化设计流程，降低成本，提高效率，让零售商能够制作出引人注目的视觉内容。