「多模态生成对抗网络」共找到 2956 篇相关文章
最新豆包、deepseek、元宝、夸克、千问、百度、文心、Kimi、微信搜一搜、抖音、小红书等AI搜索生成内容引用来自哪些地方？【干货】
作者白杨SEO指出，生成式人工智能发展快，AI搜索优化GEO受关注。介绍了豆包、DeepSeek等多个AI搜索生成内容引用来源，如豆包引用抖音、头条等，DeepSeek用开源数据等，还提及各平台优化要点。
拯救P图废柴，阿里上新多模态模型Qwen-VLo！人人免费可玩
昨夜阿里推出全新多模态模型Qwen-VLo，在原有能力上全面升级，有细节捕捉、图像编辑、多语言支持等亮点，不受固定格式限制。官方demo展示多种玩法，目前免费可玩，实测其编辑能力不错。
面向长时语音与声音克隆的全模态开源万能聊天机器人MGM-Omni
文章介绍了全模态开源聊天机器人MGM - Omni，它基于MiniGemini，支持多模态输入输出，具备长语音理解、生成、流式生成、零样本语音克隆等特性，还给出安装、使用方法，展示评估结果。
AI视频生成走向“演技生成”时代，生数科技Vidu全球发布Vidu Q2 | 甲子光年
9月25日，生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2，实现从“视频生成”到“演技生成”跨越。它在表情生成、运镜、语义理解、时长选择等方面有提升，分闪电和大片模式，已在多端上线。
打破确定性魔咒！北航团队提出VBF++：用“不确定性建模”刷新多模态视频推荐 SOTA
北京航空航天大学和北京邮电大学联合提出VBF++框架，将多模态融合从“点估计”升级为“分布建模”。它由上下文感知先验、推荐引导的对抗优化和元学习三大组件构成，在多个数据集上刷新SOTA。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
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。
FairyGen：AI 把孩子的画“动”起来，个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片，通过多模态大语言模型构思分镜脚本，采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段，但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
Nano Banana核心团队：图像生成质量几乎到顶了，下一步是让模型读懂用户的intention
这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。
刚刚，智谱和华为搞波大的：中国首个国产芯片训练出的SOTA多模态模型！
智谱与华为合作开源新一代图像生成模型GLM-Image，是中国首个全程用国产芯片训练的SOTA多模态模型，擅长文字渲染，拿下多项榜单第一，API调用一张图只要0.1元，还解析了其技术架构。