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。
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。
HyperAI超神经上线了使用vLLM部署Gemma-3-27B-IT教程,该模型支持文本和图像输入,适用于问答、摘要和推理等多种任务。
HyperAI超神经上线了OpenManus + QwQ-32B 实现 AI Agent教程,并为新用户提供了1小时4卡RTX A6000免费使用时长的惊喜福利。
蛇年除夕,HyperAI超神经测评了Kimi、豆包、文心一言、DeepSeek和ChatGPT等大模型写春联的能力。测试涵盖主题春联、藏头春联及整活春联三类。结果显示,各模型对生肖“蛇”的表达不一,内容多以传统为主,部分模型在融入网络热梗方面有所欠缺。