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高分辨率多模态感知 LVLM
Griffon 是第一个具有本地化能力的高分辨率(超过1K)LVLM,可以描述您感兴趣的区域中的所有内容。在最新版本中,Griffon 支持视觉语言共指。您可以输入图像或一些描述。Griffon 在 REC、目标检测、目标计数、视觉/短语定位和 REG 方面表现出色。定价:免费试用。
124B参数的多模态大型语言模型
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型,基于Mistral Large 2构建,展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能,是科研和商业应用的强大工具。
前沿级多模态AI模型,提供图像和文本理解
Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型,基于Mistral Large 2构建,具备领先的图像理解能力,能够理解文档、图表和自然图像,同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异,特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力,超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL),以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。
前沿AI技术,您的智能工作助手。
Mistral AI 提供的 le Chat 是一个免费的生成性AI工作助手,旨在通过前沿的AI技术提升人类的工作效率和创造力。le Chat 结合了搜索、视觉、创意、编码等多种功能,为用户提供了一个多功能的智能平台。它不仅能够进行网络搜索并引用来源,还拥有创意画布、文档和图像理解、图像生成等功能,并且支持任务自动化。Mistral AI 的使命是将前沿AI技术交到用户手中,让用户决定如何利用这些高级AI能力。目前,所有这些功能都以免费试用的形式提供,未来将推出更高级的服务保证。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入,并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景,如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可,由Fixie.ai开发。
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。
将您的想象力变为现实,快速制作艺术图像、横幅图像和动漫图像。
Image Maker Ai 是一个基于人工智能的图像生成平台,利用先进的变换器模型和BlackForestLabs的最新AI研究,提供从高端专业项目到快速个人使用的多种需求。该技术拥有12亿参数和多个模型变体,包括FLUX.1 [Pro]、[Dev]和[Schnell],优化了提示遵循、细节和输出多样性。Image Maker Ai 允许用户输入文本提示,选择风格,并由AI生成高分辨率、细节丰富、逼真的图像,适合各种应用,从个人项目到专业用途。所有由Flux生成的图像都是免版税的,可以用于个人或商业目的,无需担心版权问题。
开源视频生成模型,支持10秒视频和更高分辨率。
CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型,是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频,并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块,能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持,为视频内容创作者提供了一个强大的工具,尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。
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。
高分辨率图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是一款高分辨率图像生成模型,支持高达4MP的图像分辨率,同时保持每样本仅10秒的生成时间。FLUX1.1 [pro] – ultra模式能够在不牺牲速度的情况下,生成四倍于标准分辨率的图像,性能基准测试显示其生成速度超过同类高分辨率模型2.5倍以上。此外,FLUX1.1 [pro] – raw模式为追求真实感的创作者提供了更自然、更少合成感的图像生成效果,显著提高了人物多样性和自然摄影的真实性。该模型以每张图片0.06美元的竞争力价格提供。
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。
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。
AI视频生成器,从文本提示生成高质量视频
Mochi 1是一个由Genmo开发的前沿开源AI视频生成器,它允许创作者使用文本和图像提示生成高质量、逼真的视频。Mochi 1以其卓越的提示遵循能力和流畅的运动效果,使AI视频生成对每个人都变得容易。它旨在与行业其他模型竞争,为创作者提供更多的控制和更好的视觉成果。
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。
基于Flux的IC-Light模型,专注于图像细节保留和风格化处理
IC-Light V2是一系列基于Flux的IC-Light模型,采用16ch VAE和原生高分辨率技术。该模型在细节保留、风格化图像处理等方面相较于前代有显著提升。它特别适合需要在保持图像细节的同时进行风格化处理的应用场景。目前,该模型以非商业性质发布,主要面向个人用户和研究者。
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。
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。
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。
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)。
高分辨率、长时音频驱动的人像图像动画技术
Hallo2是一种基于潜在扩散生成模型的人像图像动画技术,通过音频驱动生成高分辨率、长时的视频。它通过引入多项设计改进,扩展了Hallo的功能,包括生成长时视频、4K分辨率视频,并增加了通过文本提示增强表情控制的能力。Hallo2的主要优点包括高分辨率输出、长时间的稳定性以及通过文本提示增强的控制性,这使得它在生成丰富多样的肖像动画内容方面具有显著优势。
实时多模态内容审核平台
Seyft AI 是一个实时的多模态内容审核平台,能够过滤文本、图像和视频中的有害和不相关内容,确保合规性,并为不同的语言和文化背景提供个性化解决方案。该平台的主要优点包括实时审核、多语言支持、无需人工干预的图像和视频审核,以及易于集成的API。Seyft AI 的背景信息显示,它旨在帮助企业保持数字空间的清洁和安全,适用于需要内容审核的各种应用场景。
高分辨率文本到图像合成模型
Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型,能够生成高分辨率的图像。它被设计为可以在消费级显卡上运行。这项技术的重要性在于其能够利用现有的硬件资源,为用户带来高质量的图像生成体验,同时保持了较高的运行效率。Meissonic的背景信息包括其在arXiv上发表的论文,以及在Hugging Face上的模型和代码。
多模态大型语言模型的优化与分析
MM1.5是一系列多模态大型语言模型(MLLMs),旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构,采用以数据为中心的模型训练方法,系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等,包括密集型和混合专家(MoE)变体,并通过广泛的实证研究和消融研究,提供了详细的训练过程和决策见解,为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。
基于AI的快速在线制作证件照工具
photo4you是一个基于人工智能技术的在线证件照制作网站,用户无需下载或安装任何软件即可轻松创建证件照片。该网站支持多种标准尺寸,适用于护照、签证、驾照等官方文件。它通过智能背景移除功能,自动去除照片背景,确保证件照具有清晰、专业的外观。用户可以立即下载制作好的证件照,节省了时间和麻烦。photo4you提供高分辨率的输出,适合打印或数字提交。
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。
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