需求人群:
"适合需要与 Gemini 模型进行高效交互的用户,无论是在办公、教育还是研究领域,都能通过 TalkWithGemini 提高工作和学习效率。"
使用场景示例:
用户通过 TalkWithGemini 部署私人 Gemini 应用,实现语音和图片识别功能
教育工作者利用该应用进行教学辅助,提高课堂互动性
研究人员使用 TalkWithGemini 进行数据分析和文档整理,加速研究进程
产品特色:
在 1 分钟内使用 Vercel 免费一键部署
提供体积极小的跨平台客户端,支持常驻菜单栏,提升办公效率
支持多模态模型,可以理解图片、视频、音频和部分文本文档
语音模式:直接与 Gemini 对话
视觉识别,让 Gemini 看懂图片内容
助理市场,拥有数百精选的系统指令
完整的 Markdown 支持,LaTex 公式、代码高亮等
使用教程:
获取 Gemini API Key
点击开始使用或访问 https://github.com/Amery2010/TalkWithGemini
按照文档说明配置本地环境变量
使用 pnpm 安装依赖并运行开发服务器
通过 Docker 或静态部署方式部署应用
根据需要配置环境变量以自定义模型列表或访问密码
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谷歌多模态AI模型Gemini,支持文本和图像的组合推理
Gemini是谷歌DeepMind推出的新一代人工智能系统。它能够进行多模态推理,支持文本、图像、视频、音频和代码之间的无缝交互。Gemini在语言理解、推理、数学、编程等多个领域都超越了之前的状态,成为迄今为止最强大的AI系统之一。它有三个不同规模的版本,可满足从边缘计算到云计算的各种需求。Gemini可以广泛应用于创意设计、写作辅助、问题解答、代码生成等领域。
一个集成了Gemini多模态直播和WebRTC技术的单文件应用
Gemini Multimodal Live + WebRTC是一个展示如何构建简单语音AI应用的示例项目,使用Gemini多模态直播API和WebRTC技术。该产品的主要优点包括低延迟、更好的鲁棒性、易于实现核心功能,并且兼容多种平台和语言的SDK。产品背景信息显示,这是一个开源项目,旨在通过WebRTC技术提升实时媒体连接的性能,并简化开发流程。
一键部署您的私人Gemini应用
TalkWithGemini 是一款支持一键免费部署的跨平台应用,用户可以通过这个应用与 Gemini 模型进行交互,支持图片识别、语音对话等多模态交互方式,提高工作效率。
一个可以方便使用 Google Gemini Pro 2.0 的移动客户端,支持实时对话和多AI代理。
Gemini Pro Chatbot 是一款基于 Google Gemini Pro AI 模型开发的移动聊天应用。它通过 React Native 和 Expo 构建,支持实时流式响应、代码高亮、消息持久化存储等功能。该应用允许用户通过自定义系统提示词和创建不同个性的 AI 代理来优化聊天体验。其主要优点包括强大的语言理解能力、灵活的定制化选项以及跨平台支持,适合希望高效利用 AI 进行对话和内容创作的用户。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
基于多模态的 AI 模型,无缝进行图像、视频、音频和代码的推理
Google Gemini 是一款基于多模态的 AI 模型,能够无缝进行图像、视频、音频和代码的推理。Gemini 是 DeepMind 推出的最先进的 AI 模型,能够在 MMLU(大规模多任务语言理解)等各项测试中超越人类专家。Gemini 具有出色的推理能力,在各种多模态任务中取得了最先进的性能。
将 Google Gemini 引入到 ComfyUI 中,用于生成提示词和对话
ComfyUI-Gemini 是一款将 Google Gemini 模型集成到 ComfyUI 中的插件。用户可以利用 Gemini 模型生成提示词、与之对话聊天,并且支持多模态输入如图像。该插件免费使用,提供隐式和显式两种 API Key 使用方式,适合个人和团队使用。
高性能多模态AI模型
Gemini Pro是DeepMind推出的一款高性能多模态AI模型,专为广泛的任务设计,具有高达两百万token的长上下文窗口,能够处理大规模文档、代码、音频和视频等。它在多个基准测试中表现出色,包括代码生成、数学问题解决和多语言翻译等。
最强大的代理和编码模型,具备最佳的多模态理解能力。
Gemini 3 Pro Preview 是 Google 最新推出的最强大模型,旨在解决复杂的代理问题,具备强大的编码能力和先进的推理能力。该模型相较于之前的版本,在复杂指令跟随方面有显著改进,输出效率更高。它具有 1M 的上下文窗口和多模态理解能力,适用于各种数据类型的输入,如音频、图像、视频、文本和 PDF。
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。
跨平台多账号内容运营工具
新榜小豆芽是一款专为自媒体人设计的跨平台多账号内容运营工具,支持50+主流媒体平台的多账号一键管理,具备一键发布、智能混剪、账号共享、私信自动通知等功能,旨在提升内容分发效率,增强运营效果,是自媒体运营的高效助手。
Google推出最智能的Gemini 3模型,助力实现任何想法
Gemini 3是Google推出的最新AI模型,由Google和Google DeepMind团队合作打造。它代表了先进的人工智能技术,具有高度的智能和强大的处理能力。其重要性在于能够帮助用户将各种想法变为现实。主要优点包括智能程度高、能适应多种任务场景。目前页面未提及价格信息。该模型定位为满足用户在不同领域的需求,如规划、创作、学习等。
Google DeepMind旗舰多模态AI,1M上下文,具备博士级推理与高级编码能力
Gemini 3 Pro是Google DeepMind基于Transformer架构构建的多模态基础模型。其重要性在于为各领域提供强大的AI支持,能处理多种类型的输入和输出。主要优点包括博士级推理能力、100万输入token的长上下文处理、多模态深度理解、智能编码和动态思维等。产品背景是Google为满足复杂任务需求而研发。价格方面,API输入2美元/100万token,输出12美元/100万token(≤200k token多模态价格不同),Google AI Plus月费19.99美元可获得应用和Workspace试用机会。定位是用于代理任务和“氛围编码”等复杂智能任务的高端模型。
AI多模态数据绑定
ImageBind是一种新的AI模型,能够同时绑定六种感官模态的数据,无需显式监督。通过识别这些模态之间的关系(图像和视频、音频、文本、深度、热成像和惯性测量单元(IMUs)),这一突破有助于推动AI发展,使机器能够更好地分析多种不同形式的信息。探索演示以了解ImageBind在图像、音频和文本模态上的能力。
利用Gemini API生成小型应用
Gemini Coder是一个基于Gemini API的项目,旨在通过一个简单的提示生成小型应用。该项目完全基于llamacoder,并使用了Next.js、Tailwind等技术栈。它允许用户快速创建应用,并且可以本地运行和测试。作为一个个人项目,它并非Google官方项目,但展示了利用先进API进行应用开发的潜力。
Gemini 2.5 是谷歌最智能的 AI 模型,具备推理能力。
Gemini 2.5 是谷歌推出的最先进的 AI 模型,具备高效的推理能力和编码性能,能够处理复杂问题,并在多项基准测试中表现出色。该模型引入了新的思维能力,结合增强的基础模型和后期训练,支持更复杂的任务,旨在为开发者和企业提供强大的支持。Gemini 2.5 Pro 可在 Google AI Studio 和 Gemini 应用中使用,适合需要高级推理和编码能力的用户。
多模态语言模型
SpeechGPT是一种多模态语言模型,具有内在的跨模态对话能力。它能够感知并生成多模态内容,遵循多模态人类指令。SpeechGPT-Gen是一种扩展了信息链的语音生成模型。SpeechAgents是一种具有多模态多代理系统的人类沟通模拟。SpeechTokenizer是一种统一的语音标记器,适用于语音语言模型。这些模型和数据集的发布日期和相关信息均可在官方网站上找到。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的深度交互
InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据,具备动态高分辨率训练方法,能够在处理多模态数据时提供更好的性能。
多模态图像生成模型
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
Gemini API的指南和示例集合
Gemini API Cookbook是一个包含Gemini API使用指南和示例的集合,旨在帮助开发者快速上手并使用Gemini API。这些示例大多数是用Python编写的Colab Notebooks,可以直接在Google Colab中打开或下载到本地环境中运行。
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。
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。
多模态综合理解与创作
DreamLLM是一个学习框架,首次实现了多模态大型语言模型(LLM)在多模态理解和创作之间的协同效应。它通过直接在原始多模态空间中进行采样,生成语言和图像的后验模型。这种方法避免了像CLIP这样的外部特征提取器所固有的限制和信息损失,从而获得了更全面的多模态理解。DreamLLM还通过建模文本和图像内容以及无结构布局的原始交叉文档,有效地学习了所有条件、边缘和联合多模态分布。因此,DreamLLM是第一个能够生成自由形式交叉内容的MLLM。全面的实验证明了DreamLLM作为零样本多模态通才的卓越性能,充分利用了增强的学习协同效应。
多模态大语言模型,提升多模态推理能力
InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型(MLLM),通过引入混合偏好优化(MPO)过程,增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线,并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面,InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化,并使用MMPR数据集进行微调,展现出更强的多模态推理能力,且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率,超越InternVL2-8B 8.7个点,且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
将OpenAI协议转换为Google Gemini Pro协议
Gemini-OpenAI-Proxy是一个代理软件。它旨在将OpenAI API协议调用转换为Google Gemini Pro协议,以便使用OpenAI协议的软件可以在不改变感知的情况下使用Gemini Pro模型。如果您有兴趣使用Google Gemini但不想修改软件,Gemini-OpenAI-Proxy是一个很好的选择。它允许您轻松地集成Google Gemini的强大功能,而无需进行任何复杂的开发工作。
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。
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。
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