算法论文8
北大&阿里:UniLIP革新多模态模型
机器之心
AI 摘要
北大和阿里团队提出 UniLIP,通过两阶段训练与自蒸馏约束解决语义和细节矛盾,双条件架构连接 MLLM 与扩散模型,在多基准测试中性能卓越,为多模态模型提供新范式。
阅读原文 · 机器之心
RAE的终极形态?北大&阿里提出UniLIP: 将CLIP拓展到重建、生成和编辑
北大和阿里团队提出 UniLIP,解决了统一多模态模型中语义理解与像素重建的矛盾。它创新微调 CLIP,实现图像重建,还提出双条件架构用于生成和编辑,在多基准取得 SOTA 性能。

关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
浙大开源PhyEdit实现单图精准3D物体操作
浙江大学ReLER团队开源的PhyEdit,用3D foundation model明确目标几何,让DiT图像编辑器负责最终渲染。单张图片里物体能移动并形成连续状态,在多项指标表现出色,还具备多种能力,已被ACM MM 2026接收。
新智元
开源动态8
浙大开源PhyEdit,3D图像编辑超Nano Banana Pro
当前图像编辑模型处理三维状态常出错。浙江大学ReLER团队提出并开源PhyEdit,用显式3D几何preview指导图像编辑,还加入深度监督,构建数据集和评测基准,成绩超Nano Banana Pro,且GUI也开源。
量子位
算法论文8
浙大论文揭露VLM微调真相,给CLIP‘踩刹车’
浙大陈静远教授课题组等提出自适应非对称适配器,放弃对图像分支硬性微调,引入预测置信度自动给视觉塔‘踩刹车’。经实验总结出微调三大核心洞察,在多个数据集测试中表现优异。
AI科技评论
推荐文章8
美图影像研究院:让大众爱上用AI创作
过去两年,AI 生成图片、视频变得容易,但让 AI 理解并按创作者意图创作很难。美图影像研究院过去几年围绕高频创作场景痛点展开研究,11 篇论文被国际顶会接收,成果通过产品落地转化为 AI 影像能力。
机器之心