零样本学习
Takin AudioLLM
Takin AudioLLM是一套由喜马拉雅Everest团队研发的语音生成模型，包含文本转语音（Takin TTS）、音色转换（Takin VC）及声音风格变换（Takin Morphing）。它采用最新大型语言模型技术，可生成接近真人的高质量语音，并支持个性化定制与零样本学习。该工具广泛应用于有声书制作、虚拟助手、电影配音等领域，具有音色精准、风格多样等特点。
Diffusion Self
Diffusion Self-Distillation (DSD) 是一种基于预训练文本到图像扩散模型的零样本定制图像生成技术，通过自动生成数据集并微调模型，支持文本条件下的图像到图像转换任务。其核心在于利用生成图像网格与视觉语言模型筛选高质量配对数据集，实现无需人工干预的身份保持定制化图像生成。该技术广泛应用于艺术创作、游戏开发、影视制作、广告营销及个性化商品等领域。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
Freestyler
Freestyler是一款由多机构合作开发的AI工具，专注于说唱音乐的自动化生成。它通过结合语言模型、条件流匹配技术和神经声码器，实现了从歌词和伴奏到高质量说唱音频的全流程转化。Freestyler还推出了RapBank数据集，并支持零样本音色控制，广泛应用于音乐创作、现场表演、游戏音效及教育等领域。
Large Motion Model
Large Motion Model（LMM）是一款由新加坡南洋理工大学S-Lab和商汤科技合作研发的多模态运动生成框架。它支持从文本、音乐等多种模态生成逼真运动序列，具备高度精准的身体部位控制能力和强大的泛化能力。通过整合多样化的MotionVerse数据集以及创新性的ArtAttention机制和预训练策略，LMM在多个领域展现出高效的应用潜力，包括动画、虚拟现实、影视特效及运动分析等。
TimesFM 2.0
TimesFM 2.0是谷歌推出的开源时间序列预测模型，采用仅解码器架构，支持处理长达2048个时间点的单变量序列，具备灵活的预测频率选择与分位头预测功能。模型通过大规模自监督预训练，覆盖多个领域，具有优秀的泛化能力。适用于零售、金融、交通、环境监测等多个场景，为数据分析与决策提供支持。
