11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
5月20日,百度文库宣布行业首发「智能画本」功能,并对用户全面开放。同时,百度文库宣布与“猪猪侠”IP达成战略合作,行业首创“3D风格AI画本”创作功能,引领“IP创作”走向人机共创时代。据悉,百度文库将联合“猪猪侠”IP版权方广东咏声动漫股份有限公司,打造全球领先的“3D+AI”智能画本解决方案,在跨模态技术、IP内容共创上展开深度合作,携手打造“猪猪侠”
AI这把火,烧了一年多。有AI可以帮你写PPT,有的会写歌,有的能帮公司批量生成营销素材,有的擅长“量子速读”提炼长文本。AI时代的增长曲线,显然越来越陡峭了。
4月16日,Create2024百度AI开发者大会在深圳举行。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏全面展示了百度文库全新推出的「智能漫画」、「智能画本」功能,引领内容创作进入跨模态时代。百度文库「一站式AI内容创作平台」在跨模态能力和场景上的延伸,将为更多普通人提供低门槛创作体验,引领全民化、大众化的内容生产浪潮。
给你一首曲子的音频和一件乐器的3D模型,然后问你这件乐器能否演奏出这首曲子。你可以通过听觉来辨认这首曲子的音色,看它是钢琴曲还是小提琴曲又或是来自吉他;同时用视觉识别那是件什么乐器。用等价的线性投影模块替换其中一个Q-Former后,图像-3D的性能会下降一半以上,音频-视频的性能会下降超过10个点。
针对部分网友有关“文心一言文生图功能”的反馈,百度官方回应称,文心一言完全是百度自研的大语言模型,文生图能力来自文心跨模态大模型ERNIE-ViLG。在大模型训练中,百度使用的是全球互联网公开数据,符合行业惯例。百度还表示,文心一言正在大家的使用过程中不断学习和成长,请大家给自研技术和产品一点信心和时间,不传谣信谣,也希望文心一言能够给大家带来�
在刚刚落幕的2022世界人工智能大会(WAIC)中,上海蜜度信息技术有限公司不仅与上海市人工智能行业协会主办了“数据智能与内容认知高峰论坛”,邀请数据智能领域的国内外学者共同深度探讨了技术演进与未来愿景;在展览活动中更通过“蜜小智”“蜜小度”“蜜小校”等虚拟形象,带领观众沉浸式地感受了跨模态信息检索与智能校对两大数据智能应用在具体场景中的赋能...蜜度旗下AI智能校对平台“蜜度校对通”就是基于智能校对应用而开发的专业软件......
基于MiduCMR,蜜度索骥推出跨模态检索功能,实现视频、音频、图片、文本等不同模态信息在统一语义空间中的跨模态检索;蜜度版权通推出文本、图片、视频的版权保护与监测功能,实现多模态信息融合的一站式知识产权保护...引擎从微博、论坛、App、短视频等来源的多模态信息中,提取视频、音频、图片、文本内容并对其进行单模态理解和多模态融合,将海量全媒体信息映射到统一语义空间,跨越不同模态内容间的语义鸿沟,自动理解、关联多模态间的关键要素......
Lumina-T2X是一个创新的内容生成系列模型,它采用了统一的DiT架构,能够通过文本生成图像、视频、多视角3D对象以及音频剪辑。这一新系列模型在大幅提高生成质量的同时,显著降低了训练成本,展示了AI技术在内容创作领域的最新进展。随着技术的不断进步,我们可以预见,未来AI将在内容创作、媒体制作、游戏开发等多个领域发挥更大的作用。
谷歌的研究人员最近推出了一款名为VLOGGER的多模态扩散模型,能够自动生成带语音、丰富动作的人物视频。用户只需向VLOGGER输入图像和语音,就可以获得逼真的视频效果。VLOGGER的推出为虚拟数字人的制作提供了更便捷、高效的解决方案,同时也在多模态视频生成领域取得了重要的技术突破。
生成AI在多模态理解和代码生成方面取得了显著进展,为前端开发带来了全新的范式。研究人员开展了对视觉设计转换为代码实现任务的系统研究。详细的细分指标表明,开源模型在从输入网页中召回视觉元素和生成正确布局设计方面大多落后在文本内容和着色方面则可以通过适当的微调得到显著改进。
微软近期推出的EgoGen引起了广泛关注,这是一项创新的3D数据合成模型,旨在应对第一人称视角训练数据生成中的各种挑战。随着AR、VR等设备的广泛应用,第一人称应用越发增多,但相关研发面临着图像模糊、视觉混乱、遮挡等问题,给视觉模型的训练带来了重大挑战。可扩展性:产品具备可扩展性,使其能够适应不同的主观感知任务和场景,提供了更灵活的数据生成解决方案�
从语音合成3D面部动态画面已经引起了相当多的关注。由于缺乏高质量的4D面部数据和注释丰富的多模态标签,以前的方法常常受到现实性有限和缺乏灵活调节的困扰。Media2Face在共语面部动画领域取得了令人瞩目的成果,为面部动画合成的逼真度和表现力开辟了新的可能性。
一项开源项目MM-Interleaved引起了学者的广泛关注,该模型在多模态生成大模型方面取得了新的突破。项目引入了独创的特征同步器,刷新多项任务SOTA,拓展了多种图文生成及图像生成任务的应用领域,为多模态大模型的发展提供了新的活力。项目的问世不仅体现了其预训练阶段所展现的卓越性能,更在于微调后在各个具体下游任务上的全面表现,展现了MM-Interleaved框架成为一个无限创意的智能合作者,帮助用户轻松打造引人入胜的图文作品。
欢迎来到【AI视野】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
UniVG是一款革命性的多模态视频生成系统,专门设计用于处理各种视频生成任务。它支持从文本和图像模态到视频的转换,通过采用多条件交叉注意力和偏置高斯噪声,UniVG实现了在视频生成领域的高自由度和低自由度的创新。想了解更多关于如何使用这一强大工具的信息,请访问UniVG官方网站。
用图2的风格画图1的猫猫并给它戴上一顶帽子。谷歌新设计的一种图像生成模型已经能做到这一点了!通过引入指令微调技术,多模态大模型可以根据文本指令描述的目标和多张参考图像准确生成新图像,效果堪比PS大神抓着你的手助你P图。请参阅原始论文以获取更多详细信息。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,专注于处理异构图像生成任务,并在未知任务中展现出良好的泛化能力。该模型通过引入多模态指令,利用自然语言整合不同模态,标准化丰富的生成意图。要获取更多详细信息并开始您的AI多模态图像生成之旅,请访问Instruct-Imagen官方网站。
谷歌的Instruct-Imagen模型展现了多模态图像生成领域的强大力量,成功整合了大型语言模型和现有的自监督学习生态系统。这一模型的核心优势在于其能够通过自然语言和输入内容智能地调用SD生态系统中的各种模型,实际上,相当于利用LLM将SD生态中的Lora和Controlnet等模型打造成智能Agents。这一技术创新为实现更广泛、更智能的图像生成任务打开了新的可能性。
M2UGen是一款结合大语言模型的多模态音乐理解和生成框架,旨在协助用户进行音乐创作。它能同时完成音乐理解和多模态音乐生成任务,为音乐创作、音乐理解研究和音乐应用开发提供了强大的支持。欲了解更多或开始使用M2UGen,请访问M2UGen网站更多介绍。
M2UGen是一款引领潮流的框架,融合了音乐理解和多模态音乐生成任务,旨在助力用户进行音乐艺术创作。通过其强大的功能,M2UGen提供了全方位的音乐生成和编辑体验。从生成摇滚音乐到对图像进行音乐创作,M2UGen满足了用户的多样化需求。
由艾伦人工智能研究所、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和华盛顿大学的研究人员联合开发的“Unified-IO2”标志着人工智能能力的一次巨大飞跃。与之前只能处理双模态的前辈不同,Unified-IO2是一款自回归的多模态模型,能够解释和生成文本、图像、音频和视频等多种数据类型。它成功地驾驭了多模态数据整合的复杂性,为未来人工智能模型树立了一个先例,预示着人工智能将更
2023年12月21日,智源研究院发布了新一代多模态基础模型Emu2。Emu2通过大规模自回归生成式多模态预训练,显著推动了多模态上下文学习能力的突破。相比于Emu1,Emu2采用了更简单的建模框架,训练了更好的解码器,并将模型规模化到37B参数。
StarVector是一种多模态SVG生成模型,该模型有效地集成了代码生成大型语言模型和视觉模型,使得能够生成准确表示图像像素的不受限制的SVG。StarVector利用CLIP图像编码器从基于像素的图像中提取出视觉表示模块,然后通过适配器将其转换为视觉标记。StarVector为SVG生成技术带来了新的突破,为网页开发和图形设计领域带来了更多可能性。
谷歌推出多模态大模型Gemini1.0,具备处理文本、代码、音频、图像和视频等多种信息的能力,分为Ultra、Pro和Nano三种规模,性能超越领先模型,GeminiUltra在多任务语言理解中首次超越人类专家水平,计划明年初向开发者推出。苹果发布MLX模型框架苹果公司悄悄发布了MLX模型框架,表明可能加大在人工智能领域的投入,推动生成式人工智能应用程序的发展。与传统方法相比,FaceSt
研究人员合作开发的CoDi-2多模态大语言模型标志着在处理复杂多模态指令生成和理解方面的重大突破。该模型集成了加州大学伯克利、MicrosoftAzureAI、Zoom和UNC-ChapelHill的研究力量,致力于解决主题驱动的图像生成、视觉转换和音频编辑等领域的难题。未来的研究还可能涉及评估和比较CoDi-2与其他模型,以了解其优势和局限性。
研究者表示,CoDi-2标志着在开发全面的多模态基础模型领域取得了重大突破。今年5月,北卡罗来纳大学教堂山分校、微软提出一种可组合扩散模型,让一种模型统一多种模态成为可能。值得注意的是,在所有三个编辑任务中,它在所有指标—对数谱距离、Kullback-Leibler发散和FréchetDis-tance上都取得了最低得分。
一款创新的人工智能多模态音乐生成框架Video2Music引起了广泛关注。该框架利用独特的数据集和经过用户研究验证的转换器模型,能够为视频生成情感上相符的音乐,填补了这一领域的空白。这有助于学术和创作领域的知识传播。
尽管人工智能系统取得了重大进展,但大多数现有的最先进系统都是单模态单任务系统,这对开发医疗人工智能系统提出了挑战,因为医疗任务本质上是多模态且模式丰富涵盖文本、成像、基因组学等。为了弥补这一差距,在一篇新论文《TowardsGeneralistBiomedicalAI》中,来自GoogleResearch和GoogleDeepMind的研究团队提出了Med-PaLMMultimodal,这是一种大型多模态生成模型,可以处理多模态�
字节团队最近提出了一种名为猞猁的多模态大语言模型。他们通过对二十多种多模态LLMs变体进行系统实验和评估,确定了以prefix-finetuning为主要结构的Lynx模型,并且还提出了一个新的多模态评估基准Open-VQA。猞猁模型为多模态LLMs的发展提供了重要的参考和基准,为实现更准确和多样化的多模态理解和生成奠定了基础。
作为人工智能领域的一项显著进步,微软Azure认知服务研究中心和北卡罗来纳大学NLP团队的研究人员日前推出了CoDi,这是一种尖端的生成模型,能够跨多个领域无缝生成高质量内容。图片来自Microsoft这一突破性的发展为更全面地理解世界和人类理解提供了新的可能性,为沉浸式人机交互提供了平台,改变了人类与计算机的互动方式。微软CoDi模型包含演示和代码的项目页面位于�