字节跳动

字节跳动推出了AnimateDiff-Lightning模型，能够更快地根据文本描述生成视频，比起原来的AnimateDiff模型，速度提升十倍以上。 模型地址：https://huggingface...

字节跳动和浙江大学的研究人员推出新型人工智能模型Loopy，它专门用于生成与音频同步的逼真人像视频。Loopy的核心特点是完全基于音频信号来驱动人像动作，而不需要额外的空间信号来辅助控制动作，这使得生...

SDXL-Lightning是由字节跳动发布的一款速度极快的文生图模型，它采用新型扩散模型蒸馏方法，优化扩散模型，能在短时间内高效生成分辨率为1024像素的高品质图像。 模型地址：https://hu...

字节跳动发布了一种新颖视频合成方法Boximator，主要用于生成具有丰富和精细运动控制的高质量视频。Boximator引入了两种约束类型：硬边框（hard box）和软边框（soft box），允许...

字节跳动智能创作实验室UXO项目组近期发布了UXO家族的新成员——USO（统一风格-主体优化定制模型）。这款模型打破了现有技术中“风格驱动”与“主体驱动”生成相互孤立的困境，能在单一框架下自由组合任意...

罗切斯特大学和字节跳动的研究人员推出TextToon，它能够在实时环境中将真人的头像转换成卡通化的形象。就像魔法一样，这项技术可以把你从视频中的头像变成你想要的任何卡通风格，比如美国漫画风格、皮克斯动...

字节跳动Seed研究团队发布了一项名为 VAPO 的强化学习训练框架。这一框架专为提升大语言模型（LLM）在复杂、冗长任务中的推理能力而设计，特别是在数学推理和长链推理（Long Chain-of-T...

字节跳动正式推出 Seed1.5-VL，这是一款专注于提升多模态理解与推理能力的视觉-语言基础模型。Seed1.5-VL 不仅在视觉和视频理解任务中表现出色，还在智能体相关任务及复杂推理挑战中展现了卓...

香港大学和字节跳动的研究人员推出新型图像和视频生成模型家族Goku，它基于修正流Transformer 架构，实现了行业领先的图像和视频联合生成性能。Goku 的目标是通过高质量的视觉内容生成，推动媒...

在信息过载的时代，获取“更多”并不等于“更有效”。真正制约效率的，往往不是找不到某个具体答案，而是面对海量目标时的系统性整理能力——比如，为一个行业筛选出上百家公司数据，或从成千上万条招聘信息中精准匹...

字节跳动和浙江大学的研究人员推出的一款轻量级TTS模型：MegaTTS3，0.45B，高质量语音克隆，支持中英文以及中英文混合，支持口音强度控制，后面会支持更细粒度的发音和时长调整。 GitHub：h...

在 AI 生成图像（AIGC）领域，海报设计一直是极具挑战性的任务之一。它不仅要求模型理解文本描述，还需要兼顾视觉美感、排版逻辑和品牌一致性。近日，字节跳动与复旦大学的研究团队联合提出了一种新的文本...