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Univer是什么？一文让你看懂Univer的技术原理、主要功能、应用场景

Univer概述简介 Univer是开源的全栈框架，支持创建和编辑电子表格、文档及幻灯片，为用户提供统一且强大的办公解决方案。Univer能在浏览器和Node.js环境中运行，易于集成到各种应用中。Univer跨平台兼容性、强大的功能（包括公式计算、条件格式、数据验证等）、高度可扩展和可定制化的特点Univer – 开源的办公工具，及优异的性能表现，为用户提供现代化的办公工具。Univer支持多语言，适合个人和企业用户，提高工作效率。Univer的功能特...

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2025-04-05
Kheish是什么？一文让你看懂Kheish的技术原理、主要功能、应用场景

Kheish概述简介 Kheish是基于大型语言大模型（LLM）的多智能体编排开源平台，用多个专门的角色（智能体）和灵活的工作流协调复杂任务的各个步骤，如提案生成、审核、验证和格式化，产生高质量结果。平台能无缝集成外部模块，例如文件系统访问、shell命令和向量存储，丰富上下文并处理大型代码库或文档。Kheish以模块化、可扩展性、反馈循环和聊天式提示等特点，支持定制和扩展到新任务或领域。Kheish的功能特色多智能体工作流：定义多个角色（提议者、审阅者...

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2025-04-05
HelloMeme是什么？一文让你看懂HelloMeme的技术原理、主要功能、应用场景

HelloMeme概述简介 HelloMeme是基于最新的Diffusion生成技术的框架，实现表情与姿态的迁移，HelloMeme集成空间编织注意力（Spatial Knitting Attentions）机制，基于Stable Diffusion 1.5模型的理解能力，将头部姿态和面部表情信息融合到去噪网络中，生成自然和物理合理的表情包视频。HelloMeme保持了基础模型的泛化能力，具有扩展到全身或半身构图的潜力。HelloMeme的功能特色表情与...

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2025-04-05
InvSR是什么？一文让你看懂InvSR的技术原理、主要功能、应用场景

InvSR概述简介 InvSR是创新的图像超分辨率模型，基于扩散模型的逆过程恢复高分辨率图像。用大型预训练扩散模型中丰富的图像先验，改善超分辨率的效果。InvSR的核心在于深度噪声预测器，预测器能估计出在正向扩散过程中所需的最优噪声图。这种方法能充分利用扩散模型的先验知识，且提供灵活高效的采样机制，支持用户根据图像退化的类型或特定需求自由调整采样步骤。InvSR的功能特色图像超分辨率提升：主要功能是提高图像的分辨率，从低分辨率图像恢复出高分辨率图像。灵...

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2025-04-05
CLEAR是什么？一文让你看懂CLEAR的技术原理、主要功能、应用场景

CLEAR概述简介 CLEAR是新加坡国立大学推出新型线性注意力机制，能提升预训练扩散变换器（DiTs）生成高分辨率图像的效率。基于将每个查询的注意力限制在局部窗口内，CLEAR实现了对图像分辨率的线性复杂度，降低了计算成本。实验表明，CLEAR在10K次迭代微调后，能在保持与原始模型相似性能的同时，减少99.5%的注意力计算，并在生成8K图像时提速6.3倍。CLEAR支持跨模型和插件的零样本泛化，及多GPU并行推理，增强模型的适用性和扩展性。CLEAR...

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2025-04-05
DisPose是什么？一文让你看懂DisPose的技术原理、主要功能、应用场景

DisPose概述简介 DisPose是北京大学、中国科学技术大学、清华大学和香港科技大学的研究团队一起推出的，提高人物图像动画质量的控制技术，基于从骨骼姿态和参考图像中提取有效的控制信号，无需额外的密集输入。DisPose将姿态控制分解为运动场引导和关键点对应，生成密集运动场以提供区域级引导，同时保持对不同体型的泛化能力。DisPose包括一个即插即用的混合ControlNet，能改善现有模型生成视频的质量和一致性。DisPose的功能特色运动场引导：...

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2025-04-05
OCTAVE是什么？一文让你看懂OCTAVE的技术原理、主要功能、应用场景

OCTAVE 概述简介 OCTAVE（Omni-Capable Text and Voice Engine）是Hume AI推出的新一代语音语言大模型，结合EVI 2模型和OpenAI、Elevenlab、Google Deepmind等系统的能力。OCTAVE能从简短提示或录音中生成个性化的声音和特质，包括语言、口音、情感等特征，支持实时互动和多角色对话。OCTAVE在语言理解任务上的表现与同等规模的前沿大型语言大模型相当，提供更丰富、真实的AI交流体...

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2025-04-05
Granite 3.1是什么？一文让你看懂Granite 3.1的技术原理、主要功能、应用场景

Granite 3.1概述简介 Granite 3.1是IBM推出的新一代语言大模型，具有强大的性能和更长的上下文处理能力。Granite 3.1模型家族有 4 种不同的尺寸和 2 种架构：密集模型2B和8B参数模型，总共使用 12 万亿个token进行训练。专家混合MoE模型：稀疏1B和3B MoE 模型，分别具有 400M 和 800M 激活参数，总共使用 10 万亿个token进行训练。Granite 3.1支持128K令牌的上下文长度，能处理复杂...

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2025-04-05
Sketch2Sound是什么？一文让你看懂Sketch2Sound的技术原理、主要功能、应用场景

Sketch2Sound概述简介 Sketch2Sound是Adobe 研究院和西北大学推出的AI音频生成技术，能基于声音模仿和文本提示生成高品质音效。Sketch2Sound从声音模仿中提取响度、亮度和音高三个控制信号，将控制信号编码后用于条件文本到声音的生成系统。Sketch2Sound轻量级，只需少量微调步骤和单层线性适配，即可在多种文本到音频模型上实现。Sketch2Sound为声音设计师提供结合文本提示的语义灵活性和声音模仿的精确性的工具，增强...

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2025-04-05
OmniAudio-2.6B是什么？一文让你看懂OmniAudio-2.6B的技术原理、主要功能、应用场景

OmniAudio-2.6B概述简介 OmniAudio-2.6B是Nexa AI推出的音频语言大模型，专为边缘部署设计，能实现快速且高效的音频文本处理。OmniAudio-2.6B是具有2.6亿参数的多模态模型融合Gemma-2-2b、Whisper Turbo和定制的投影模块，优化自动语音识别和语言大模型的集成，减少延迟和资源消耗。在2024款Mac Mini M4 Pro上，OmniAudio-2.6B展现出比Qwen2-Audio-7B-Inst...

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2025-04-05
DreamOmni是什么？一文让你看懂DreamOmni的技术原理、主要功能、应用场景

DreamOmni概述简介 DreamOmni 是香港中文大学、字节跳动和香港科技大学一起推出的统一图像生成和编辑模型。模型整合文本到图像（T2I）生成和多种编辑任务，包括指令式编辑、修复、拖拽编辑和参考图像生成。DreamOmni 基于一个高效的合成数据管道解决高质量编辑数据的创建难题，支持模型训练和扩展。基于联合训练T2I和编辑任务，强化对概念的理解并提升图像生成质量。在广泛的实验评估中，DreamOmni 以卓越的性能在图像生成和编辑任务中展现显著...

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2025-04-05
QVQ是什么？一文让你看懂QVQ的技术原理、主要功能、应用场景

QVQ概述简介 QVQ是阿里基于Qwen2-VL-72B构建的开源多模态推理模型，结合视觉理解和复杂问题解决能力，提升人工智能的认知能力。QVQ在视觉推理任务中展现出增强的能力，尤其在需要复杂分析思维的领域表现出色。QVQ在MMMU评测中取得了70.3的高分，在各项数学相关基准测试中相比Qwen2-VL-72B-Instruct 有显著提升。QVQ致力实现全能和智能的模型，能深度思考和推理，应对复杂挑战，参与科学探索。QVQ的功能特色多模态推理：QVQ能...

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2025-04-05

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