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🎯 名称 : R1-OneVision - 基于Qwen-VL的轻量级推理视觉模型
🖼 功能 :

​多模态推理增强​ : 集成Qwen-VL架构,支持图像与文本联合推理,突破传统视觉模型对单一模态的依赖
​轻量化设计​ : 7B参数规模实现高效推理,在保持性能的同时降低计算资源需求
​端到端可解释性​ : 提供可视化推理路径分析,揭示模型决策逻辑与特征关注机制
​动态知识更新​ : 支持增量式微调,适应快速演变的视觉任务需求
✨ 亮点 :

​学术创新突破​ : 首创基于Transformer的视觉-语言融合推理框架,实现跨模态语义对齐
​工业适配性强​ : 7B参数量级完美平衡精度与算力需求,适配移动端/边缘计算场景
​开源生态共建​ : 提供完整技术文档与预训练权重,推动社区协作研发
​科研加速工具​ : 支持自定义数据集蒸馏,助力学术研究快速构建专用视觉模型
🚀 资源 :

博客文章 : 点击打开博文
Hugging Face模型库 : https://huggingface.co/Fancy-MLLM/R1-Onevision-7B
实时推理演示 : https://huggingface.co/spaces/Fancy-MLLM/R1-Onevision

💡 描述 :
R1-OneVision是由浙江大学Fancy-MLLM团队推出的新一代轻量级推理视觉模型,通过融合Qwen-VL的先进架构与自研优化技术,在7B参数量级实现了突破性性能表现。该模型不仅支持精准的图像内容理解,更开创性地具备跨模态推理能力,可解析复杂场景中的视觉-文本关联关系。其模块化设计允许开发者灵活部署于各类终端设备,配合开源社区的支持体系,为学术研究、工业应用及消费级AI产品开发提供了强有力的技术底座。通过持续的技术迭代,R1-OneVision正重塑轻量化视觉智能的边界。

📢 频道 ✈️ 群聊 📬 投稿 💵 商务


Prompt ✏️: A cute chubby little white cat wearing headphones is riding a bicycle on a circular country path filled with blooming flowers. The warm sunlight is shining brightly on the earth. The shot is taken from a 45-degree side angle of the cat, in 4K ultra-high-definition quality. The cat's fur is delicate and smooth. The cat is carrying vegetables on its back, heading home after shopping.

Model 🖼: flux pro


🎯 名称 : WanX 2.1 - 阿里巴巴先进视频生成模型
🖼 功能 :

文本到视频生成 : 支持从文字描述生成动态视频,尤其擅长中文文本到视频的生成,满足多语言需求。
图像到视频生成 : 能将静态图片转化为动态视频,采用两阶段生成技术确保对象一致性与多样化运动轨迹。
高质量输出 : 支持 1080P 分辨率,结合高效编码/解码和时空上下文建模,提供视觉连贯性极佳的视频内容。
物理模拟与特效 : 擅长模拟物理规律并生成复杂场景,如粒子效果、动态光影等,避免传统模型中的肢体扭曲等问题。
多语言支持 : 不仅支持中文,还兼容多种语言,适合全球化应用场景。
✨ 亮点 :

卓越的生成能力 : 在单一模型中实现高质量的文本到视频和图像到视频生成,显著提升创意内容制作效率。
高效的计算性能 : 基于混合 VAE 和 DiT 架构优化,兼具实时性能与高保真度,降低计算成本。
领先的基准表现 : 在 VBench 视频生成基准测试中排名第二,超越 OpenAI 的 Sora 和 Adobe 的 CausVid 等知名模型。
开源计划 : 计划于 2025 年第二季度开源,包括训练数据集和轻量化工具包,推动 AI 社区协作与创新。
🚀 资源 :

博文:WanX 2.1 详细介绍
在线体验:Hugging Face Spaces
官方网站:通义万相官网
💡 描述 :
WanX 2.1 是由阿里巴巴通义万相团队开发的前沿视频生成模型,代表了 AI 驱动视觉内容创作的重大突破。它不仅支持高质量的文本到视频和图像到视频生成,还在物理模拟、多语言支持和视觉一致性方面表现出色。通过其开源计划,WanX 2.1 将为全球开发者提供强大的工具,助力创意内容生产、教育培训、娱乐和营销等多个领域的应用创新。


Prompt ✏️: Photo of a woman with long black hair, wearing a pink and white futuristic jumpsuit with a high collar and black gloves, standing in a sci-fi setting with a large, red and black robotic creature behind her, glowing yellow eyes, mechanical details, futuristic environment with metal structures and pipes, dim lighting, serious expression, hand on hip, medium shot, watermark in the bottom left corner, "agientry.com" text in the bottom center, jpeg artifacts

Model 🖼: flux pro


Prompt ✏️: Ink splashing, negative space, mist, ancient women, ancient white attire, gentle and elegant, palace, Han Dynasty architecture, large-scale scenes, photographic works, realism, cool tones, cold and desolate, heavy mist, neo-Chinese style, charming, hairpins, long hair, earrings, translucent gauze, tasteful, rosy skin

Model 🖼: flux pro


Prompt ✏️: Artsy painting of Catwoman at night with her cats. Futuristic city in the background. Beautiful lighting. Artistic quality.

Model 🖼: flux pro


Fluentide:用 AI 把现实世界的新闻素材简化成你能听得懂的语言,并做成播客给你听。


一个用 Rust 开发的可视化 Ping 工具,支持同时对多个目标地址并发 Ping 操作。

它提供了分区折线图和表格视图等可视化展示,支持实时动态展示延迟、丢包率等性能指标,同时兼容 IPv4 和 IPv6 网络环境,支持 macIS、Linux 和 Windows 操作系统。

Nping |#工具




Prompt ✏️: hand holding up an unbranded can of "agientry.com" sparkling water against the backdrop of a light blue sky, the bottle of glass surface.minimalist aesthetic.captured from above in a close-up

Model 🖼: flux pro


🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型

🖼 功能 :

多任务支持 : 能够处理图像描述、OCR(光学字符识别)、目标检测、分割、文档理解、开放视觉语言提示等多种任务。
灵活性 : 提供三种模型规模(3B、10B 和 28B 参数)和两种分辨率(224px 和 448px),满足不同硬件资源和性能需求。
框架兼容性 : 支持多种主流机器学习框架,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,便于开发者快速集成到现有项目中。
直接使用 : 模型经过预训练和微调,可直接用于常见任务,无需额外配置或复杂调整。
✨ 亮点 :

卓越的多任务能力 : 在单一模型中实现多种视觉语言任务,如生成高质量图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
高效的计算性能 : 不同规模的模型为用户提供了灵活的选择,无论是轻量级应用还是高性能需求场景都能找到合适的解决方案。
高分辨率支持 : 支持高达 448px 的分辨率,确保在细节丰富的图像处理任务中表现优异。
广泛的适用性 : 可应用于多个领域,包括但不限于内容创作、文档分析、智能助手开发、科学研究等,助力多模态内容处理的技术创新。
🚀 资源 :

博文:Introducing PaliGemma 2 Mix
在线体验:Hugging Face Spaces
模型下载:Hugging Face Model Repository
官方文档:Inference with Keras

💡 描述 :
PaliGemma 2 Mix 是一款由谷歌推出的先进开源多模态视觉语言模型,旨在解决多种视觉语言任务的需求。基于强大的预训练架构,它能够通过简单的提示完成复杂的任务,如生成图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。

该模型提供三种不同的参数规模(3B、10B 和 28B)以及两种分辨率选项(224px 和 448px),使用户能够根据具体需求选择最佳配置。此外,PaliGemma 2 Mix 与主流机器学习框架高度兼容,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,极大地简化了模型的部署和使用过程。


Prompt ✏️: Chinese style, red maple leaves floating on the water surface, mountains faintly visible in the mist, ancient Chinese pavilions and towers along the riverbank, a woman dressed in traditional Hanfu standing at the bow of a boat gazing at the peaks, red flowers drifting in the scene, styled like fantasy art, digital painting, cinematic, beautiful, high-definition.😷

Model 🖼: flux pro


#Grok

马斯克推出的大模型Grok3,xAI现在免费送150美刀的API额度!

步骤:
1.打开 x.ai/api ,注册/登录。
2.去setup billing那里,设定自己的账单地址和支付方式,绑个卡就行。(试试 【okpay信用卡】 ,支持USDT和法币充值。)
3.充个小额度的credits,5刀就够。
4.在Free credit那点一下share data,150刀额度到账!!

马斯克称Grok3之后再没有AI比Grok强了。


🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型
🖼 功能:
免费开源: 提供开放的代码库和详细的训练脚本,便于研究与开发。
高效性: 仅需6.5GB GPU内存即可完成推理,降低硬件门槛。
时间一致性: 通过创新的Temporal REPresentation Alignment (TREPA)技术,确保生成视频中的唇形运动流畅自然。
多模态融合: 结合音频与视觉信息,利用Whisper生成音频嵌入并通过U-Net架构实现精准对齐。

✨ 亮点:
卓越的唇形同步: 在复杂音频-视觉关联建模中表现出色,显著提升生成视频的真实感。
优化的计算效率: 相较于传统模型(如wav2lips),LatentSync在资源需求和性能上更具优势。
多损失优化: 集成TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数,确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性: 支持从娱乐到虚拟助手等多个领域的应用,推动视频合成技术的发展。

🚀 资源:
博客文章:点击打开博文
在线体验: 免费HuggingFace Spaces
GitHub仓库: https://github.com/bytedance/LatentSync

💡 描述:
LatentSync 是一款由字节跳动开发的先进开源唇形同步模型,基于Stable Diffusion框架构建。它通过直接建模音频-视觉相关性并引入TREPA技术,解决了传统扩散模型在时间一致性上的不足。作为一款高效且易用的工具,LatentSync不仅降低了视频合成的技术门槛,还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于动画制作、虚拟助手开发,还是学术研究,LatentSync都展现了巨大的潜力,成为合成视频领域的重要里程碑。


#GitHub #Web

📻 像听播客一样听 Hacker News —— Hacker News 每日播报

🎙 Hacker News 每日播报是一个基于 AI 的 Hacker News 中文播客项目,每天自动抓取 Hacker News 热门文章,通过 AI 生成中文总结并转换为播客内容。

🌐 可以访问项目 官网 直接收听,RSS 订阅也可以从官网获取。想要了解更多项目情况,可以前往项目 GitHub 页面。


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