最新人工智能

介绍一下 AnyGPT，这是一个强大的多模态系统，能够理解和生成各种形式的内容，包括文本、图像、视频和音频。它以前被称为 NExT-GPT，现在有了新的名称和强大的功能。 通过其独特的离散表示，AnyGPT可以轻松地处理和转换不同类型的数据为通用格式，这样在增加新模态时就不需要彻底改造架构了。 AnyGPT的关键特点： 多样化输入和输出：可以采用任意组合的输入模态，比如文本与图像混合，AnyGPT可以无缝输出所需的形式。 自回归多模态技术的掌握：它可以预测 – 输入语音并生成文本和音乐，或仅根据文字创作图像。 应有尽有：它具有灵活性，可以在不同的模态之间切换，将语音指令转化为交响乐，将图像情感转化为旋律。 复杂的多模态对话：可以同时进行包含语音、文本和图像的对话，为复杂的交互平台铺平道路。 简化的语义对齐：只需调整最少的1%参数，就能让AnyGPT在不同媒介之间对齐意义。 AnyGPT如何产生神奇效果？ 多模态输入编码：首先将来自不同模态的输入翻译成模型能理解的语言，比如将图像转化为标记。 深入分析：输入通过“LLM（模块化语义学习）”的语义理解阶段，其中它理解文本、图像和声音的含义，甚至进行推理。 生成输出：接下来，扩散解码器将“LLM”的输出转化为所需的模态，无论是图片还是音频。 完善细节：对生成的内容进行优化，以满足质量要求，如优化图像清晰度或音频的清晰度。 根据用户指令自适应：通过“Modal Switching Instruction Adjustment”技术灵活切换模态，根据5,000个样本的数据集来微调跨模态生成。 创新不仅体现在适应能力，还在于模态的无缝融合。通过将大型语言模型与多模态适配器结合，AnyGPT成为首个端到端的“任意到任意”MM-LLM模型，为更接近人类自然方式的AI迈出了一大步。 有关全面的创新范围和技术实力，请参阅arXiv中的论文，或者浏览其source code中的细节。 Official Website Your browser does not support the video tag. AnyGPT demo Demo for "AnyGPT: Unified Multimodal LLM with Discrete Sequence Modeling" Official Website

使用OOTDiffusion，您可以体验无缝的虚拟试穿，这是您首选的开源工具，令用户惊叹不已的令人印象深刻的结果！🤩 OOTDiffusion针对性别和身体多样性进行了优化，完美地调整合适度。轻松地个性化您的试穿过程，以符合您独特的风格偏好。 OOTDiffusion提供了两种动态模式： 适用于T恤和衬衫等上装的“半身模特”。 适用于从裤子到连衣裙等装束的全身模型。 主要功能包括： 潜在扩散技术：进行虚拟试穿时，服装可以与您提供的模特图像自然且逼真地融合，包括最细微的纹理和光照细节。 可调参数：通过调整服装比例和采样次数等因素来获得控制，确保虚拟服装的贴合程度完全符合您的喜好。 要进行一个超越其他试衣体验的现实感试穿，尝试一下OOTDiffusion的实力。深入代码，或在ootd.ibot.cn上使用它吧。🛍️ Official Website Your browser does not support the video tag. demo is here Official Website

发现PixelPlayer，这是由麻省理工学院的研究人员开发的一种创新工具，它改变了我们与视频中的声音互动的方式。这一前沿系统能够在没有手动标注数据的情况下，区分和分离声音源。想象一下，自动定位正在讲话的人或识别特定的乐音！ PixelPlayer在以下方面表现出色： 声音源分离： 它将音频分割成不同的轨道，隔离人声和乐器。 声音定位： 该工具可准确定位视频画面中的声音来源。 多源处理： 可识别和分离同时发生的声音。 工作原理： 视频训练： 使用带有各种乐器的未标注视频进行系统训练。 数据驱动学习： PixelPlayer从这些未标注的视频中自我学习，掌握声音与图像的关系。 同步利用： 它捕捉到视觉动作和相关声音之间的自然同步。 声音-像素关联： 每个像素都有一个声音组件，优化声音的定位和分离。 声音分离技术： 先进的算法将音频解缠，为每个声音源生成独立的声道。 应用场景： 音乐制作： 隔离乐器以进行编辑和混音。 增强现实/虚拟现实中的声音定位： 通过模拟真实的基于互动的音频，提升用户体验。 人工智能配音： 简化动画和视频游戏中的配音任务。 无障碍字幕： 为听力障碍者创建准确的字幕和音频描述。 音频可视化： 将声音与视觉图像相连，创造动态音乐体验。 音乐教育： 帮助学习者把握合奏的音响风景。 人工智能研究： 推动多模态人工智能的发展，丰富人工智能的能力。 PixelPlayer不仅革新了音视频体验，还促进了多模态人工智能研究的进一步发展。了解一下这项引起轰动的技术： 源代码： GitHub 研究论文： arXiv Official Website Editing Music in Videos Using AI Official Website

发现**Large World Model (LWM)**的威力，这是一种突破性的人工智能，擅长分析和处理广阔内容。凭借其出色的处理能力，LWM能够处理高达1百万个标记， 在精密任务中胜过GPT-4V和Gemini Pro等竞争对手，并轻松浏览超过一个小时的YouTube视频。 主要特点： 扩展视频洞察力： LWM能够轻松识别冗长的YouTube视频内容。 准确事实检索： 从1百万个标记池中提取出优质数据。 多功能AR预测： 得益于RingAttention技术，LWM适应广泛的格式，包括文本视频和纯图像。 创造性图像： 观看LWM将简单的文本提示转化为生动的图像。 动态视频生成： 预见由文本描述引导的自动生成视频。 图像嵌入对话： LWM轻松与图像对话。 深度视频聊天： 能够处理其他人无法应对的大型视频对话。 提供的解决方案： 增强非文本理解： 填补人工智能在基于视频的故事和复杂场景理解方面的差距。 视频序列价值： 整合时间上的视觉信息，全面理解行为和事件。 复杂性管理： 平衡密集的数据处理、计算复杂性和数据集多样性。 工作原理： 利用RingAttention技术，LWM高效处理长序列，采用渐进式训练策略，从较小的片段扩展上下文到达1百万个标记的巨大规模。作为自回归模型，它确保每个输出都具有上下文感知能力，从而实现一致的多模态内容生成。 模型规格： 拥有70亿个参数的LWM可以灵活应对各种任务： LWM-Text： 非常适用于长文本，包括文章和复杂的问答。 LWM-Text-Chat： 专为有趣的多轮基于文本的对话而设计。 LWM-General： 用于同时处理文本和视频应用的多模态力量。 LWM-Chat： 专注于基于视频的对话和互动。 了解更多关于LWM能力的信息： 源代码： GitHub 学术论文： arXiv 模型访问： Hugging Face Official Website Your browser does not support the video tag. you can see the demo here Official Website

体验远程实时对话人工智能的未来通信。Llama-70B模型在Groq硬件上栩栩如生，与Whisper模型无缝集成，实现了如同实时互动的闪电般快速的回复。想象一下，随着GPT-4及更高版本的技术进步，潜力无限——在这个世界中，书籍将在秒间创作，由人工智能驱动的通话将如水流一般自然流畅。迎接一个听觉革命的来临。🔉 创新的人工智能对话：Llama-70B模型 + Groq硬件 + Whisper = 近零延迟。 未来的潜力：快速内容创作和流畅的人工智能对话即将来临。 打开声音：为实时通信的听觉革命做好准备。 Official Website Your browser does not support the video tag. demo Official Website