多主体驱动生成能力达SOTA,字节UNO模型可处理多种图像生成任务
字节跳动 Intelligent Creation 团队推出的 UNO 模型解决了多主体生成任务中的挑战,利用扩散 Transformer 模型的上下文生成能力,在 DreamBench 和多主体驱动生成基准测试中取得了最佳效果。教程已上线至 HyperAI超神经官网的教程板块,支持用户快速体验 UNO 的通用定制化图像生成功能。
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题组开发了一个专为蛋白质工程量身打造的一站式开放平台 VenusFactory,HyperAI超神经
HyperAI超神经上线一键部署DeepCoder-14B-Preview教程,该代码推理LLM在多项评测中表现出色。
InfiniteYou 是字节跳动团队推出的身份保持图像生成框架,通过扩散变压器技术确保面部特征在不同场景中的保留。其核心创新InfuseNet提升了身份保真度,并解决了图文对齐偏差和生成质量不佳的问题。HyperAI超神经提供教程及Demo演示。
联合多家知名高校共同提出了 MaMI 模型,该模型
在 11 个公开医疗影像数据集上的评测中均展现出
美国国家卫生研究院禁止受关注国家研究人员访问受控访问数据库和相关数据。包括中国、俄罗斯等六个国家的研究人员和机构将被禁访涉及癌症研究的SEER数据库。这引发了对国内科研界可能面临的挑战的担忧,呼吁尽快建立本土数据库以应对数据限制问题。
团队提出了一种名为 STAIG (基于图像辅助的图对比学习进行空间转录组学分析)的深度学习框架,能够