字节跳动

字节跳动正式发布了其最新的视频生成模型 Seedance 1.0。该模型已集成在字节旗下 AI 创作平台“即梦”中，并以“视频生成3.0 Pro”版本面向用户开放（需会员权限使用）。目前，每生成一个5...

今日，字节跳动 Seed 团队正式发布了新一代图像编辑模型 SeedEdit 3.0。该模型基于文生图模型 Seedream 3.0，融合多样化的训练数据与奖励机制，在图像主体与背景一致性、指令理解能...

字节跳动 AI 实验室发布了一项令人眼前一亮的视频生成技术 —— ATI（Any Trajectory Instruction），它让普通人也能通过“画轨迹”的方式，精准控制视频中物体的运动、镜头的移...

字节跳动于4月份正式开源了其统一视频生成框架 Phantom，这是一个专注于“主体一致性（Subject-to-Video, S2V）”的视频生成框架。它能够从参考图像中提取关键主体元素，并结合文本描...

字节跳动发布了一款名为 BAGEL 的开源多模态基础模型，该模型拥有 70 亿活跃参数（总规模为 140 亿），在大规模交错多模态数据上进行训练。BAGEL 不仅在标准多模态理解排行榜中超越了当前主流...

在复杂文档图像理解和结构化提取任务中，如何准确识别并组织交织的文本段落、公式、表格和图像，一直是业界的技术难点。 GitHub：https://github.com/bytedance/Dolphin...

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...

字节跳动近日发布了全新的开源代码大语言模型（LLM）系列——Seed-Coder，标志着其在开源大语言模型生态系统中的首次重要贡献。这一系列模型以轻量化和高性能为核心特点，包括基础模型、指令模型和推理...

字节跳动和佛罗里达中央大学计算机视觉研究中心的研究人员推出新型图像编辑方法 SuperEdit ，通过改进监督信号来提升基于指令的图像编辑性能。 项目主页：https://liming-ai.gith...

大语言模型（LLM）的性能和泛化能力在很大程度上依赖于其预训练数据的质量和多样性。然而，传统的数据整理方法往往将质量和多样性视为独立的目标，先进行质量过滤，再平衡领域分布。这种顺序优化忽略了两者之间的...

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...

字节跳动旗下AI编程工具Trae带来一系列令人瞩目的更新，这些改进将极大地提升开发体验，重塑 AI 开发的未来。 1. 聊天与构建器的融合 Trae v1.3.0版本将聊天（Chat）和构建器（Bui...