大型语言模型（LLM）的出现统一了语言生成任务，并彻底改变了人机交互。然而，在图像生成领域，能够在单一框架内处理各种任务的统一模型在很大程度上仍未得到探索。近日，智源推出了新的扩散模型架构 OmniGen，一种新的用于统一图像生成的多模态模型。
原生多模态大模型性能瓶颈，迎来新突破！ 上海AI Lab代季峰老师团队，提出了全新的原生多模态大模型Mono-InternVL。 与非原生模型相比，该模型首个单词延迟最多降低67%，在多个评测数据集上均达到了SOTA水准。
北京大学的研究人员开发了一种新型多模态框架FakeShield，能够检测图像伪造、定位篡改区域，并提供基于像素和图像语义错误的合理解释，可以提高图像伪造检测的可解释性和泛化能力。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
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两位清华校友，在OpenAI发布最新研究—— 生成图像，但速度是扩散模型的50倍。 路橙、宋飏再次简化了一致性模型，仅用两步采样，就能使生成质量与扩散模型相媲美。
我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
OpenAI前首席科学家、联合创始人Ilya Sutskever曾在多个场合表达观点： 只要能够非常好的预测下一个token，就能帮助人类达到通用人工智能（AGI）。
视频多模态大模型（LMMs）的发展受限于从网络获取大量高质量视频数据。为解决这一问题，我们提出了一种替代方法，创建一个专为视频指令跟随任务设计的高质量合成数据集，名为 LLaVA-Video-178K。
OpenAI 前首席科学家、联合创始人 Ilya Sutskever 曾在多个场合表达观点：只要能够非常好的预测下一个 token，就能帮助人类达到通用人工智能（AGI）。
