字节跳动

字节跳动的研究人员推出一个统一的视频生成框架Phantom ，通过跨模态对齐实现主体一致性的视频生成（Subject-to-Video, S2V），用于单主体和多主体参考，构建在现有的文本到视频和图像...

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...

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...

字节跳动与清华大学的研究人员推出新型自动化 GUI（图形用户界面）交互模型 UI-TARS，它是一种原生的 GUI 代理模型，能够通过感知屏幕截图作为输入，并执行类似人类操作的交互任务（如键盘输入和鼠...

在OpenAI旗下GPT‑4o凭借原生生成及编辑图像功能，火爆网络后，大家都在期待有相对应的开源模型推出。而将视觉和语言任务高效整合一直是研究的热点。华中科技大学、字节跳动和香港大学的研究人员推出了新...

近年来，随着视频生成技术的快速发展，如何在资源有限的情况下实现高性能的模型训练成为研究热点。字节跳动提出了一种创新的训练策略，推出了一个中等规模的视频生成模型——Seaweed-7B。这个模型拥有约7...

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...

字节跳动近日推出了UNO，这是一个强大的通用框架，能够从单一主体到多主体进行定制化演进。UNO不仅展示了出色的泛化能力，还能将多样化的任务统一在一个模型之下，为图像生成领域带来了新的突破。 项目主页...

字节跳动推出一个基于DiT模型的人类图像动画框架DreamActor-M1，实现整体性（holistic）、表现力（expressive）和鲁棒性（robust）的人类图像动画生成。该框架通过混合引导...

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...

来自字节跳动、清华大学和香港大学的研究团队共同推出了一款名为 DAPO（动态采样策略优化）的开源系统，旨在提升大语言模型（LLM）的推理能力。DAPO 的发布标志着在强化学习（RL）技术应用于大规模语...