LLaVA-STF项目通过创新的相邻令牌合并技术和多区块令牌融合模块，成功将视觉令牌序列压缩75%，显著提升了多模态推理效率。该技术突破性地解决了视觉语言模型中长序列处理带来的计算资源消耗问题，通过动态合并语义相...

Meta研究团队最新提出的零样本嫁接（zero-shot grafting）方法，通过从大型语言模型（LLM）的浅层中提取小型代理模型来训练视觉编码器，实现了视觉语言模型（VLM）训练成本降低约45%的突破。该技术不仅显著降低了计...

PixelFlow是近期在GitHub上开源的一个创新图像生成模型，其最大特点是直接在像素空间生成图像，无需依赖变分自编码器（VAE）。这一技术突破带来了显著的图像质量提升和更精细的语义控制能力，同时在生成效率和基准测...

Goodfire公司最新发布的Paint With Ember工具突破了传统文本提示的局限，允许用户通过绘制简单的像素图像直接操控图像模型的神经激活。该工具采用稀疏自编码器技术，将Stable Diffusion XL-Turbo的内部特征解码为可...

近日，FoD研究团队提出了一种基于均值回归随机微分方程的前向生成建模框架（Forward-Only Diffusion）。该技术突破性地实现了非马尔可夫采样过程，在图像生成任务中以更少的迭代步骤达到业界竞争力水平。传统扩散模...

字节跳动最新发布的开源多模态基础模型BAGEL在技术领域引发广泛关注。该模型原生支持多模态理解与生成任务，在开源统一模型中表现优异。BAGEL展现出先进的跨模态推理能力，包括图像编辑、3D场景操作和世界导航等复杂...

最新研究表明，大型语言模型在自然语言处理方面展现出强大的视觉缺陷推理能力，但在将这些高层次洞察转化为精确的像素级操作时仍面临挑战。这些模型在受限于明确、界定清晰的维度时表现优异，但当需要平衡抽象美学判...

BLIP3-o作为一种新型的扩散Transformer架构，通过序列预训练方法实现了技术突破，并在多模态基准测试中取得了当前最优异的成绩。该研究不仅发布了完整的代码和权重文件，还附带了一个包含6万条指令的微调数据集，为...