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视觉语言模型(VLM),基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作,如放大图像区域或选择视频帧,更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法,基于指令调优让模型熟悉视觉操作,用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩,显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
MoonCast 是零样本播客生成系统,从纯文本源合成自然的播客风格语音。通过长上下文语言模型和大规模语音数据训练,能生成几分钟长的播客音频,支持中文和英文。生成语音的自然性和连贯性,在长音频生成中能保持高质量。MoonCast 使用特定的LLM提示来生成播客脚本,通过语音合成模块将其转换为最终的播客音频。用户可以通过简单的命令和预训练权重快速生成播客。 MoonCast的项目地址 项目官
4D-LRM(Large Space-Time Reconstruction Model)是Adobe研究公司、密歇根大学等机构的研究人员共同推出的新型4D重建模型。模型能基于稀疏的输入视图和任意时间点,快速、高质量地重建出任意新视图和时间组合的动态场景。模型基于Transformer的架构,预测每个像素的4D高斯原语,实现空间和时间的统一表示,具有高效性和强大的泛化能力。4D-LRM在多种相机设
OmniGen2 是北京智源人工智能研究院推出的开源多模态生成模型。能根据文本提示生成高质量图像,支持指令引导的图像编辑,比如修改背景或人物特征等。OmniGen2 采用双组件架构,结合视觉语言模型(VLM)和扩散模型,实现对多种生成任务的统一处理。优势在于开源免费、高性能以及强大的上下文生成能力,适用于商业、创意设计和研究开发等场景。 OmniGen2的项目地址 项目官网:https:/
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