通义千问8月5日正式开源了其首个图像生成基础模型Qwen-Image,这款20B参数的MMDiT(多模态扩散变换器)模型在文本渲染和图像编辑领域实现了重大突破。该模型不仅在多个权威基准测试中获得了
通義千問8月5日正式開源了其首個圖像生成基礎模型Qwen-Image,這款20B參數的MMDiT(多模態擴散變換器)模型在文本渲染和圖像編輯領域實現了重大突破。該模型不僅在多個權威基準測試中獲得了
通義千問は8月5日に、初めての画像生成基礎モデル「Qwen-Image」をオープンソースとしてリリースしました。この20Bパラメータを持つMMDiT(マルチモーダルディフュージョントランスフォーマ
谷歌云平台(GCP)Vertex AI的配额下拉菜单中新增了Imagen4和Imagen4Fast选项,预示着这两款下一代AI图像生成模型即将迎来更广泛的推广。继Imagen3的成功后,Image
字節跳動は、70億のアクティブなパラメータを持ち、全体で140億のパラメータを持つオープンソースのマルチモーダル基礎モデル「BAGEL」を発表しました。 BAGELは、標準的なマルチモー
字節跳動 發佈了一款名爲 BAGEL 的開源多模態基礎模型,擁有70億個活躍參數,整體參數量達到140億。 BAGEL 在標準多模態理解基準測試中表現出色,超越了當前一些頂級開源視覺語言模型
字节跳动 发布了一款名为 BAGEL 的开源多模态基础模型,拥有70亿个活跃参数,整体参数量达到140亿。 BAGEL 在标准多模态理解基准测试中表现出色,超越了当前一些顶级开源视觉语言模型
字节跳动Seed团队在Hugging Face平台重磅发布BAGEL,一款基于混合专家(MoE)架构的开源多模态基础模型,拥有14亿总参数和7亿活跃参数。BAGEL在数万亿token的交错多模态数
字节跳动近日正式发布其最新开源多模态基础模型——BAGEL(Big Advanced Generalized Embodied Learner),以70亿个有效参数的规模,开启多模态AI模型的新阶
字節跳動は最近、最新のオープンソース多モーダル基礎モデルである「BAGEL(Big Advanced Generalized Embodied Learner)」を正式に発表しました。70億個の有
emlog1 个月前
发表在:欢迎使用emlog这是系统生成的演示评论