MeslAI官网

与名人AI人物进行语音对话

MeslAI简介

需求人群：

用户可以与自己喜欢的名人进行对话，提问问题、寻求建议或者探讨感兴趣的话题。

使用场景示例：

与爱因斯坦进行科学讨论

与特朗普进行政治对话

与马斯克探讨创新思想

产品特色：

与各种AI人物进行真实对话

个性化的互动和定制对话内容

逼真的语音复制

方便的使用时间追踪

灵活的付费方式

MeslAI官网入口网址

https://meslai.app

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ConceptMaster是什么

ConceptMaster是用于多概念视频定制的创新框架，能在无需测试时调优的情况下，在扩散Transformer模型上生成高质量且概念一致的定制视频。框架通过学习解耦的多概念嵌入并将其独立注入扩散模型中，有效解决了多概念视频定制中的身份解耦问题，面对高度相似的视觉概念，能保证每个概念的保真度。

ConceptMaster的主要功能

多概念视频定制：能根据给定的多个参考图像，生成包含多个概念的高质量定制视频，且无需在测试时进行额外调优。比如可根据“一个男人在海边弹吉他”和“一个女人在桥前亲吻”的参考图像，生成相应概念的视频。解决身份解耦问题：通过学习解耦的多概念嵌入，以独立的方式注入扩散模型，有效保证了具有多个身份的定制视频的质量，可精准区分不同概念的属性，即使对于高度相似的视觉概念也能保持各自的独特性。高质量数据收集：精心建立了一个数据构建管道，能系统地收集跨不同概念的精确多概念视频实体数据，为训练能够良好表示和解耦各种概念的模型提供了有力支持，收集了超过130万对涵盖人类、生物和各种物体类别的视频实体对。综合基准测试：设计了一个综合基准，从概念保真度、身份解耦能力和视频生成质量三个关键维度验证模型的有效性，涵盖了六种不同的概念组合情景，为评估多概念视频定制模型的性能提供了全面的参考。

ConceptMaster的技术原理

扩散Transformer模型基础：ConceptMaster构建于基于Transformer的潜在扩散模型之上。模型使用3D变分自编码器（3D-VAE）将视频从像素空间转换到潜在空间，在此基础上构建Transformer模型。多概念嵌入学习与注入视觉概念表示提取：使用CLIP图像编码器从给定的参考图像中提取密集的视觉标记，然后通过一个可学习的Q-Former网络，利用这些标记作为键值库进行查询，提取出更全面的视觉语义表示。解耦内部配对嵌入：将提取到的视觉表示与相应的文本标签结合，创建多模态概念表示。与直接将视觉表示与标题嵌入组合的方法不同，ConceptMaster使用T5编码器分别对每个概念标签进行编码，然后引入解耦注意力模块（DAM），对每对视觉和文本标签嵌入进行内部配对注意力操作，充分挖掘文本标签信息，增强每个概念的特定表示。多概念嵌入组合与注入：将每个概念的多模态表示组合成一个复合嵌入，然后设计了一个多概念注入器（MC-Injector），以交叉注意力的方式将其嵌入到扩散Transformer模型中。MC-Injector作为一个额外的专用交叉注意力层，位于每个Transformer块中原有文本交叉注意力层之后，能有效学习概念而不受原有文本交叉注意力的干扰，增强多个身份的表示。数据构建管道快速筛选不合适的视频：从互联网收集超过640万段视频作为源数据，通过使用PySceneDetect过滤掉包含场景转换的视频，移除低光流分数的视频以及低光照对比度的视频，确保视频数据的基本属性维持在高标准。细粒度身份信息提取：准确提取每个身份的区域和文本标签。使用LISA（基于MLLM的分割器）输入文本提示和图像，凭借强大的视觉推理能力提取实体掩码，去除过大或过小或高度碎片化的掩码，从这些掩码中得出框区域，通过CLIP分类去除误分类的区域。辅助数据集联合训练：除了构建的MCVC数据外，ConceptMaster还利用辅助数据集增强概念表示。复制了BLIPDiffusion的单概念图像数据集（约30万）以增强高特异性概念，同时纳入了CelebV单概念视频数据集（约6万）以改善人物表示。构建数据、BLIP-Diffusion和CelebV的数据采样比例为8:1:1。

ConceptMaster的项目地址

项目官网：https://yuzhou914.github.io/ConceptMasterarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.04698

ConceptMaster的应用场景

视频内容创作：电影、电视剧制作团队可以根据剧本中的特定场景描述，利ConceptMaster快速生成包含多个角色和道具的概念视频，为实际拍摄提供创意参考和视觉指导。动画制作：动画师可以借助ConceptMaster根据角色设计和故事情节，生成动画片段的初步版本，提高创作效率。游戏开发：游戏开发者可以用ConceptMaster生成游戏中的过场动画、角色动作演示等视频内容，丰富游戏的剧情表现和角色塑造。产品展示与推广：企业可以用ConceptMaster制作产品宣传视频，将产品的外观、功能、使用场景等多个概念融合到一个视频中。

Cici官网

智能聊天助手，随时陪伴你

Cici简介

需求人群：

“用户可以在日常生活中使用该应用与智能聊天伙伴进行对话、提问、娱乐互动等。”

使用场景示例：

用户可以使用你的 AI 朋友应用在闲暇时与智能聊天伙伴进行对话，消遣时光。

用户可以在工作学习中使用你的 AI 朋友应用进行问题解答，获取帮助。

用户可以在旅途中使用你的 AI 朋友应用进行娱乐互动，缓解孤独。

产品特色：

智能对话

问题解答

娱乐互动

个性化服务

Cici官网入口网址

https://www.ciciai.com/

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日日新融合大模型是什么

“日日新”融合大模型（SenseNova）是商汤科技于2025年1月10日正式推出的多模态大模型。模型实现了原生融合模态，深度推理能力与多模态信息处理能力均大幅提升，能处理文本、图像、视频等多种信息，突破了模态之间的限制在SuperCLUE和OpenCompass两大权威评测榜单均夺得第一，成为“双冠王”。

日日新融合大模型的主要功能

图像识别与分析：能准确识别和分析图像中的内容，包括模糊的文本、复杂的场景等。视频处理：可以处理视频内容，提取关键信息，进行视频编辑和生成等操作，提升视频交互体验。语音识别与合成：结合语音和自然语言处理能力，提升交互体验，如在语音客服、在线教育等场景中应用。文本处理：具备强大的文本理解和生成能力，能处理复杂的富模态文档，如表格、文本、图片、视频等融合形式的文档。数学计算与逻辑推理：能解决复杂的数学问题，如计算2的31次方和3的21次方哪个更大，用对数函数的方法进行解答。数据分析与决策支持：可以分析数据图表中的信息，提取关键要素，给出结论，为用户提供决策支持。

日日新融合大模型的技术原理

原生融合模态：模型能够同时处理文本、图像、视频等多种信息，突破了传统大语言模型仅支持单一文本输入的限制。融合模态数据合成：逆渲染技术：通过逆渲染技术，将图像和文本数据进行融合，生成大量合成数据。这些合成数据在图文模态之间建立起大量的交互桥梁，使得模型能够更扎实地掌握模态之间的丰富关系。基于混合语义的图像生成：利用混合语义生成技术，进一步丰富了融合模态数据，提升了模型对多模态信息的理解能力。融合任务增强训练：构建了丰富的跨模态任务，为模型的训练提供了坚实的基础。这些任务不仅包括传统的文本处理任务，还涵盖了图像识别、视频分析等多模态任务，使模型在多种业务场景中能够有效响应用户需求。深度推理能力：文理兼修：在SuperCLUE年度评测中，文科成绩以81.8分位列全球第一，理科成绩夺得金牌，其中计算维度以78.2分位列国内第一。复杂问题解决：能处理复杂的富模态文档，如表格、文本、图片、视频等融合形式的文档，并提供深入的推理支持。

日日新融合大模型的项目地址

项目地址：https://platform.sensenova.cn/home

日日新融合大模型的应用场景

自动驾驶：处理复杂的多模态信息，提升决策能力。视频交互：提升视频内容生成、编辑和分析的效率。办公教育：高效处理复杂的富模态文档，提升办公和教育效率。金融：分析和处理多源异构数据，提供准确的风险评估和投资建议。园区管理：提升园区的管理效率和安全性。工业制造：优化生产流程和质量控制。