多模态模型

新加坡国立大学和字节跳动的研究人员推出基于 Qwen2-VL-7B 开发的实时视频理解大模型LiveCC，能够像专业解说员一样快速分析视频内容，并同步生成自然流畅的语音或文字解说。特别适合需要即时反馈...

随着AI系统逐渐向多模态方向发展，视觉感知模型的角色也变得更加复杂。传统的视觉编码器通常针对特定任务进行优化，例如图像分类、目标检测或语言生成，但这种碎片化的方法不仅增加了模型的复杂性，还限制了其在开...

光学字符识别（OCR）技术在文档数字化和信息提取领域扮演着重要角色。然而，传统的基于流水线的 OCR 系统虽然功能强大，却常常因无法处理复杂布局而受到限制。最近，艾伦人工智能研究所推出的 olmOCR...

字节跳动推出多模态模型Vidi，专门用于视频理解和编辑。Vidi 的主要目标是支持高质量、大规模视频内容的创作，通过处理原始输入材料（如未编辑的视频片段）和编辑组件（如视觉效果），帮助用户更高效地完成...

英伟达、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的研究人员推出了 Describe Anything 3B (DAM-3B)，这是一个专门用于生成细粒度图像和视频字幕的多模态大语言模型（LLM）。DAM...

清华大学和字节跳动的研究人员推出多模态大语言模型ChatTS ，专门用于时间序列分析。它通过自然语言命令帮助用户快速理解时间序列数据，执行日常任务，并处理复杂的推理问题。ChatTS 的核心优势在于其...

随着AI技术的快速发展，视觉-语言模型（VLM）在多模态任务中的应用越来越广泛。然而，如何在保持高性能的同时降低计算成本，一直是研究者面临的挑战。近日，国内知名AI公司“月之暗面”推出了 一款高效的开...

在多模态大语言模型（MLLMs）的研究与应用中，视觉与文本模态的融合正在不断拓展其边界，从图像描述到视觉问答，再到复杂文档的解读，这些模型展现出了强大的能力。然而，这一领域的进一步发展面临着诸多挑战...

北京大学和香港中文大学的研究人员推出先进统一视觉自回归模型 VARGPT-v1.1 ，该模型在多模态理解和文本到图像生成任务中表现出色。它通过迭代指令微调和强化学习等创新训练策略，显著提升了模型的性能...

近年来，图像和视频合成技术的发展为生成游戏带来了新的可能性。特别是将动漫电影中的角色转化为可互动、可玩的实体，让玩家能够以自己喜爱的角色身份沉浸在动态的动漫世界中，通过语言指令进行生活模拟。这种游戏被...

近年来，多模态大语言模型（MLLMs）在图像理解、生成和编辑任务中取得了显著进展。然而，现有的统一模型在同时处理这三种任务时面临挑战。例如，早期的模型（如 Chameleon 和 EMU3）使用 VQ...

阿里巴巴推出一款名为 QVQ-Max 的全新视觉推理模型，这是其 Qwen模型系列中的最新成员。QVQ-Max 的独特之处在于它能够理解照片和视频的内容，并对这些信息进行分析和推理，从而提供解决方案...