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Kandinsky-3:开源的文本到图像生成框架,适应多种图像生成任务
Kandinsky-3 是一个开源的文本到图像生成框架,基于潜在扩散模型,能够适应多种图像生成任务。该框架支持高质量和逼真的图像合成,包括文本引导的修复/扩展、图像融合、文本-图像融合及视频生成等功能。Kandinsky-3 通过简化模型架构,提高了推理速度,同时保持了图像质量。
LazyGraphRAG:微软推出的图形增强生成增强检索框架
LazyGraphRAG是微软研究院推出的图形增强生成增强检索框架,旨在大幅降低数据索引成本并提高查询效率。该框架结合了最佳优先搜索和广度优先搜索,支持本地和全局查询,适用于一次性查询、探索性分析和流数据处理。LazyGraphRAG将加入开源的GraphRAG库,为开发者和企业提供更高效的技术支持。
StoryTeller:字节、上海交大、北大共同推出的全自动长视频描述生成一致系统
StoryTeller是由字节跳动、上海交通大学和北京大学共同推出的全自动长视频描述生成系统。该系统通过音频视觉角色识别技术,结合低级视觉概念和高级剧情信息,生成详细且连贯的视频描述。StoryTeller在MovieQA任务中展现出比现有模型更高的准确率,适用于电影制作、视频内容分析、辅助视障人士等多个应用场景。
DiffSensei:AI 漫画生成框架,能生成内容可控的黑白漫画面板,支持多角色和布局控制
DiffSensei 是一个由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学共同推出的AI漫画生成框架,能够生成可控的黑白漫画面板。该框架整合了基于扩散的图像生成器和多模态大型语言模型(MLLM),支持多角色控制和精确布局控制,适用于漫画创作、个性化内容生成等多个领域。
VMB:中科院联合多所高校推出多模态音乐生成框架,能够通过文本、图像和视频等多种输入生成音乐
VMB(Visuals Music Bridge)是由中科院联合多所高校机构推出的多模态音乐生成框架,能够从文本、图像和视频等多种输入模态生成音乐。该框架通过文本桥接和音乐桥接解决了数据稀缺、跨模态对齐弱和可控性有限的问题。
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