产品库

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

AI学习平台

Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

生成新视角的图像，保持语义信息。

GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型，它通过语义保持的生成变形框架，使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性，通过条件化生成模型在源视图图像上，并纳入几何变形信号，提高了在不同领域场景下的性能。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

文本到视频生成的创新框架

VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

高效能的文本到图像生成模型

SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时，提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术，通过优化步骤和CFG（Guidance）参数，实现了图像生成的高效率和高质量。

扩散世界模型中训练的强化学习代理

DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一个在扩散世界模型中训练的强化学习代理，用于雅达利游戏中的视觉细节至关重要的世界建模。它通过自回归想象在Atari游戏子集上进行训练，可以快速安装并尝试预先训练的世界模型。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

一款面向高质量长视频生成的实验性框架，具有扩展序列长度和增强动态特性。

Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。

轻量级但功能强大的多模态模型家族。

Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

AI图像、视频、音乐生成工具

ApolloAI是一款人工智能平台，提供AI图像、视频、音乐、语音合成等功能。用户可以通过文本或图片输入生成多种类型的内容，具备商业使用权。定价灵活，提供订阅和一次性购买两种模式。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

Etna是七火山科技开发的AIGC模型，专注于根据文本描述生成相应的视频内容

Etna模型采用了Diffusion架构，并结合了时空卷积和注意力层，使其能够处理视频数据并理解时间连续性，从而生成具有时间维度的视频内容。该模型在大型视频数据集上进行训练，使用了深度学习技术策略，包括大规模训练、超参数优化和微调，以确保强大的性能和生成能力。

大规模强化学习用于扩散模型

Text-to-image扩散模型是一类深度生成模型，展现了出色的图像生成能力。然而，这些模型容易受到来自网页规模的文本-图像训练对的隐含偏见的影响，可能无法准确地对我们关心的图像方面进行建模。这可能导致次优样本、模型偏见以及与人类伦理和偏好不符的图像。本文介绍了一种有效可扩展的算法，利用强化学习（RL）改进扩散模型，涵盖了多样的奖励函数，如人类偏好、组成性和公平性，覆盖了数百万张图像。我们阐明了我们的方法如何大幅优于现有方法，使扩散模型与人类偏好保持一致。我们进一步阐明了如何这显著改进了预训练的稳定扩散（SD）模型，生成的样本被人类偏好80.3%，同时改善了生成样本的组成和多样性。

Rayscape | 放射学人工智能

Rayscape是一款先进的放射学人工智能解决方案，通过使用前沿的深度学习技术，提高X射线和CT的准确性和效率。我们为肺癌筛查、诊断成像和肿瘤学提供AI辅助诊断。

打造人工智能未来

Anthropic是一款人工智能平台，通过深度学习和自然语言处理等技术，提供先进的人工智能解决方案。我们的产品具有强大的功能和优势，可应用于图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。定价灵活合理，定位为帮助用户实现人工智能应用的目标。无论您是开发者、研究人员还是企业，Anthropic都能满足您的需求。

AI内容创作与设计简化

AiListz是一款AI驱动的内容创作工具，通过提供先进的AI技术，实现无缝的图像生成、内容创作和写作辅助，从而提升您的数字存在感。AiListz简化、增强和转化您的内容策略，让您的内容创作过程更加轻松。

让您的AI助手像人类一样交流

Quickchat AI是一款帮助公司构建自己的多语言AI助手的技术。借助我们的无代码平台和强大的集成功能，公司可以构建会话式AI界面，并将其连接到任何网站、产品、应用、游戏或智能设备。Quickchat AI由生成式AI模型（如GPT-3）驱动，可以实现多语言的自然对话，并提供自动化客户支持、线索生成等功能。

利用AI优化订阅收入，减少客户流失。

FlyCode是一款基于机器学习和人工智能技术的应用，旨在通过智能支付重试和优化支付流程来最大化订阅收入并减少客户流失。它为不同规模的品牌提供企业级的收入恢复服务，利用成千上万的数据点来确保尽可能高的恢复率。此外，FlyCode通过与客户电子邮件同步的智能逻辑来改善客户体验，确保在最佳时间和日期发送恢复电子邮件，提高打开率。这些电子邮件是事务性的且可定制的。

AI领域的专业课程和资源平台

DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台，专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作，DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性，帮助学习者在AI领域建立坚实的基础，并推动他们的职业发展。

开源自回归视觉生成模型项目

Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列，包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器，实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术，将大词汇表分解为不同大小的子词汇表，并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互，以提高生成质量。所有模型和代码均已开源，旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。

高效能的指令式微调AI模型

Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型，支持多种语言，并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景，如自然语言处理、机器学习等领域。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

加速人类科学发现的人工智能

xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导，他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法，包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作，将我们的技术带给超过5亿X应用用户。

通过生成式AI激活人类潜能

Stability AI是一个专注于生成式人工智能技术的公司，提供多种AI模型，包括文本到图像、视频、音频、3D和语言模型。这些模型能够处理复杂提示，生成逼真的图像和视频，以及高质量的音乐和音效。公司提供灵活的许可选项，包括自托管许可和平台API，以满足不同用户的需求。Stability AI致力于通过开放模型，为全球每个人提供高质量的AI服务。

专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站

Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生，他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI（2D和3D）上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域，为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。