训练模型
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ELLA

ELLA

ELLA（Efficient Large Language Model Adapter）是一种由腾讯研究人员开发的方法，旨在提升文本到图像生成模型的语义对齐能力。它通过引入时序感知语义连接器（TSC），动态提取预训练大型语言模型（LLM）中的时序依赖条件，从而提高模型对复杂文本提示的理解能力。ELLA无需重新训练，可以直接应用于预训练的LLM和U-Net模型，且能与现有模型和工具无缝集成，显著提升
AI项目与工具 2024年01月01日
SaRA

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法，通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数，有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练，能够防止过拟合并优化模型性能，同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景，包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等，仅需少量代码调整即可实现高效微调。
AI项目与工具 2025年06月12日
MinT

MinT

MinT是一款基于时间基位置编码技术的多事件视频生成框架，允许用户通过文本提示生成包含多个事件的连贯视频，并支持对事件顺序及持续时间的精确控制。其核心技术ReRoPE使得模型能够有效关联文本提示与视频帧，同时结合预训练的视频扩散变换器（DiT）和大型语言模型（LLM）的提示增强功能，进一步提升了视频生成的质量与丰富度。MinT适用于娱乐、广告、教育等多个领域，为视频创作带来了创新性的解决方案。
AI项目与工具 2025年06月12日
Depth Anything

Depth Anything

强大的单目深度估计工具，它通过利用大规模未标注数据和先进的数据增强技术，实现了在多种复杂环境下的准确深度预测。其多任务学习和语义辅助功能使其在多个领域都有广泛的应用潜力。
Ai平台模型 1970年01月01日