数据集

See3D

See3D是一款基于视觉条件技术的3D生成模型,能够通过大规模无标注的互联网视频学习3D先验知识,实现从文本、单视图或稀疏视图到3D内容的高效转化。其核心功能包括3D编辑、高斯渲染及基于稀疏图片的3D重建,支持在物体级与场景级复杂相机轨迹下生成长序列视图。此外,See3D还适用于游戏开发、建筑设计、电商展示、AR/VR等多个领域的创新应用。

ImagePulse

ImagePulse是由魔搭社区推出的开源项目,专注于图像理解和生成模型的数据集支持。它通过将复杂任务拆解为“修改、添加、移除”“风格迁移”“人脸保持”等原子能力,构建专门的数据集,提升模型在特定任务上的性能。项目提供开源脚本,支持数据集的生成与扩展,并结合多种技术资源实现多模型协同,适用于艺术创作、视频制作、产品展示等多个领域。

V-JEPA

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

超神经HyperAI

超神经HyperAI是一个科技实验机构,专注介绍人工智能与其适用场景。

CreatiLayout

CreatiLayout 是一种先进的布局到图像生成技术,由复旦大学与字节跳动联合开发。它基于大规模布局数据集 LayoutSAM,结合 SiamLayout 框架和 MM-DiT 架构,实现高质量、细粒度可控的图像生成。同时,其 LayoutDesigner 工具支持多种输入方式,帮助用户优化布局设计。适用于海报制作、室内设计、视觉创作及教学等多个领域。

OmniBooth

OmniBooth是一款由华为诺亚方舟实验室与香港科技大学联合开发的图像生成框架,支持基于文本或图像的多模态指令控制及实例级定制。它通过高维潜在控制信号实现对图像中对象位置和属性的精准操控,具备多模态嵌入提取、空间变形技术以及特征对齐网络等功能,广泛应用于数据集生成、内容创作、游戏开发、虚拟现实及广告营销等领域。

Presti AI

使用生成性人工智能将单一产品图像转化为逼真的生活场景照片,从而降低家具公司拍摄成本。

DrivingDojo

DrivingDojo是一个由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作研发的数据集,包含18,000个视频片段,涵盖全面的驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。它定义了动作指令跟随(AIF)基准,用于评估世界模型的预测能力,并支持自动驾驶算法开发、世界模型训练、多智能体交互模拟及罕见事件处理等多个应用场景。

Eagle 2.5

Eagle 2.5 是一款由英伟达开发的视觉语言模型,专注于长上下文多模态学习,具备处理高分辨率图像和长视频序列的能力。其参数规模为 8B,但性能接近更大模型。采用信息优先采样和渐进式后训练策略,提升模型稳定性与适应性。支持多样任务,适用于视频分析、图像处理、内容创作及教育等多个领域。

Florence

Florence-2是微软Azure AI团队研发的多功能视觉模型,支持图像描述、目标检测、视觉定位和图像分割等功能。该模型基于Transformer架构,采用序列到序列学习方法,利用自注意力机制实现多模态信息融合。通过训练大规模数据集,Florence-2在多个应用场景中表现出色,包括图像和视频分析、内容审核、辅助驾驶、医疗影像分析以及零售和库存管理。