图像模型

在线图形设计平台 Freepik 于周二宣布推出一款新的开源图像生成模型——F Lite。这款模型完全基于商业授权的、“适合工作场所（SFW）”的图像进行训练，为用户提供安全、合法且高质量的图像生成服...

近日，阿里巴巴通义实验室Ovis团队正式发布了新一代统一多模态大模型——Ovis-U1。该模型以30亿参数为基础，实现了对多模态任务的全面覆盖，涵盖图像理解、文本到图像生成以及图像编辑三大核心能力。 ...

来自香港中文大学MMLab、上海人工智能实验室和悉尼大学的研究团队，推出了一款名为Transition Models (TiM) 的新型生成模型。该模型通过重构生成学习的核心目标，成功破解了生成模型领...

Ovis-Image 是由阿里巴巴国际数字商务团队开发的 70亿参数 文本到图像（Text-to-Image）生成模型，专注于解决文生图系统中长期存在的文本模糊、拼写错误、排版失真等痛点。该模型在保持...

随着多模态大模型在图文理解、文本到图像生成、图像编辑等任务中表现日益强大，其高昂的推理成本也逐渐成为落地瓶颈。传统的自回归解码与扩散去噪过程需要大量迭代计算，在长上下文或多轮交互场景下响应迟缓。 为此...

近年来，统一多模态模型（Unified Multimodal Models, UMMs）因其在视觉理解与生成任务中的双重能力而受到广泛关注。这类模型旨在通过单一架构实现对图像和文本的联合建模，既能“看...

由上海人工智能实验室牵头，联合上海创智学院、上海交通大学、悉尼大学、南京大学、香港中文大学和清华大学的研究团队，共同推出 Lumina-DiMOO ——一个面向多模态生成与理解一体化的新型基础模型。 ...

浙江大学控制科学与工程学院、阿里巴巴集团ModelScope团队和华东师范大学的研究人员推出新型框架 EliGen，用于实现图像生成中的实体级控制。EliGen 通过引入区域注意力（Regional ...

在生成模型中，可控人脸合成是一项极具挑战的任务。既要保证生成图像的真实感与细节质量，又要实现对发型、五官、表情等语义属性的精确控制，二者往往难以兼顾。 现有方法常将语义条件直接拼接或交叉注意力注入生成...

“能否用同一个模型，既写诗又作画？”这是多模态模型长期以来追求的目标。 近年来，研究者尝试将语言模型中成功的“下一 token 预测”范式扩展到图像领域，构建统一的离散自回归模型，期望实现图像生成与语...

巴伊兰大学和英伟达的研究人员推出一种无需训练的方法SISO，用于从单张主题图像进行个性化图像生成和编辑。SISO 是一种无需训练的方法，通过优化与输入主题图像的相似度分数来实现图像的个性化生成和编辑...

香港大学和Adobe的研究人员推出基于像素空间流的图像生成模型PixelFlow，它直接在像素空间中进行操作，与传统的基于潜在空间（latent space）的模型不同。PixelFlow通过高效的级...