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文生图模型性能排行

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以下是一些文生图模型的性能排行相关信息:

  • Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule,实测效果不错。
  • PIKA1.0 是一个全新的模型,文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶,3D 和 2D 的动画效果出色。
  • 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力,构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中,Kolors 在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下:
    • Adobe-Firefly:整体满意度平均分 3.03,画面质量平均分 3.46,图文相关性平均分 3.84。
    • Stable Diffusion 3:整体满意度平均分 3.26,画面质量平均分 3.5,图文相关性平均分 4.2。
    • DALL-E 3:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.54,图文相关性平均分 4.22。
    • Midjourney-v5:整体满意度平均分 3.32,画面质量平均分 3.68,图文相关性平均分 4.02。
    • Playground-v2.5:整体满意度平均分 3.37,画面质量平均分 3.73,图文相关性平均分 4.04。
    • Midjourney-v6:整体满意度平均分 3.58,画面质量平均分 3.92,图文相关性平均分 4.18。
    • Kolors:整体满意度平均分 3.59,画面质量平均分 3.99,图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

模型能力简介

Kolors可以说是最近开源的文生图模型中最给力的一个了。从技术报告来看,改进也是很全面的,更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的noise schedule解决高分辨率图加噪不彻底的问题。可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了,实测效果也确实很不错。在看到Kling视频生成的强大表现,不得不让人赞叹快手的技术实力。

开发:PIKA1.0上手评测 - 你就是传奇

能明显感受到,PIKA1.0是启用了一个全新的模型,甚至我感觉不是基于旧有的迭代,而是完全重新做的一个全新的模型。强非常非常多。3D和2D的动画效果更是吊炸天。所以他们的新模型,我会多花一些篇幅和笔墨,来展现一下。首先,文生视频的质量得到了大幅度的提升。我直接写了一段:Prompt:Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style瞬间,匹配皮克斯水平的镜头就出来了。要知道,我只花了1分钟。这效果,我说实话,太特么吓人了。。。。。。而且,这稳定性,这神情。。。爆杀市面上所有的AI视频。再来!A cat flying a plane,Cartoon style在文生图这块,PIKA1.0的新模型稳定的令人害怕。Cinematic,extreme close-up of cars on the road in a jungle,3D rendering不规则构图的汽车行驶在道路上,这个前进的镜头依然稳定的可怕,车上的光影更是表现的极好。无敌。真的无敌。同时,有两个小技巧是,右下角第三个设置里,负面提示(Negative prompt)可以常驻:blurry,out of focus,twisted,deformed。提示词相关性别设太高,可以5~15之间,自己实测下来效果最好。再来说图生视频。图生视频这块,效果也依旧棒。放几个case。(这里因为GIF图比较大所以只能放了每秒10帧的GIF,所以看起来可能有一些卡,这并不是PIKA的原因。)说实话,Runway原本剩的唯一优势就画质好+一致性强点了。。。但是你看看现在的PIKA1.0。。。。。。人的一致性已经逆天了,再加上它强到爆的语义理解,以及幅度巨大的动作。。。。咋比啊。。。这PIKA1.0新模型的质量,特别是它最擅长的3D和3D的动画的质量,真的让人激动到无以复加。

延伸阅读

为了全面比较Kolors与其他模型的生成能力,我们构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在相关基准评测中,Kolors具有非常有竞争力的表现,达到业界领先水平。我们构建了一个包含14种垂类,12个挑战项,总数量为一千多个prompt的文生图评估集KolorsPrompts。在KolorsPrompts上,我们收集了Kolors与市面上常见的SOTA级别的开源/闭源系统的文生图结果,并进行了人工评测和机器评测。[heading3]人工评测[content]我们邀请了50个具有图像领域知识的专业评估人员对不同模型的生成结果进行对比评估,为生成图像打分,衡量维度为:画面质量、图文相关性、整体满意度三个方面。Kolors在整体满意度方面处于最优水平,其中画面质量显著领先其他模型。|模型|整体满意度平均分|画面质量平均分|图文相关性平均分||-|-|-|-||Adobe-Firefly|3.03|3.46|3.84||Stable Diffusion 3|3.26|3.5|4.2||DALL-E 3|3.32|3.54|4.22||Midjourney-v5|3.32|3.68|4.02||Playground-v2.5|3.37|3.73|4.04||Midjourney-v6|3.58|3.92|4.18||Kolors|3.59|3.99|4.17|所有模型结果取自2024.04的产品版本

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息: Deepseek V3 案例:有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词,并在 V3 上进行尝试,效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成:以“词”为单位进行文本生成,存在随机性,有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率,对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等帮助,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格,并仔细甄别内容。
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型,如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora:在生成内容基础上,寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量,可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词:用英文写想要 AI 生成的内容,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写想要 AI 避免产生的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,不用管语法。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras 较多,也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型: 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L(美感版) 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息: 常见的文生图工具包括: DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法: 点击链接进入官方 DISCORD 服务器:https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道,任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限,点击链接,注册登录,填写信用卡信息以及地址,提交后可免费试用三天,三天后开始收费。 输入/dream 提示词,和 MJ 类似,可选参数有五类,包括 prompt(提示词,正常文字输入,必填项)、negative_prompt(负面提示词,填写负面提示词,选填项)、seed(种子值,可以自己填,选填项)、aspect(长宽比,选填项)、model(模型选择,SD3,Core 两种可选,选填项)、Images(张数,14 张,选填项)。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程: 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint:根据主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:无脑选择 840000 。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt:用英文写避免产生的内容,单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名(从高到低): 1. Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 2. Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 3. Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 4. 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 5. Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 7. Luma:影视感强,但风格单一,糊。 8. 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 9. 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 10. SD 3.5 Large:崩。
2025-04-12
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容: 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中,提示词包括: 给评分员提供完整的图像描述内容,要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像,并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词: “论文深度剖析导师”提示词,可用于深度理解文本,如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析,拆解岗位描述并定制求职攻略,甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
最新的AI排行榜
以下是最新的 AI 排行榜相关信息: 3 月 9 日榜单: 文生图:Ideogram 2a(官方评价这是 Ideogram 迄今为止最快、最实惠的文生图模型) 文生视频:SkyReels、海螺01director、Pixverse4.0 图生视频:SkyReels、Pixverse4.0、Adobe Firefly 测评涵盖了 Midjourney,Flux,即梦,Recraft,ideogram,SD3.5,Sora,可灵,通义,即梦,海螺,pixverse,pika,vidu,luma 等 50+国内外热门模型,还有 Veo 2.0 等最新模型上线。本周最出乎意料的是最新上的模型 SkyReels,在文生视频和图生视频榜单都排名靠前。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 赛道方面:天花板潜力为数亿美金;对标公司有 Xmind 等;总体趋势平稳增长,15.93%;月平均增速 34 万 PV/月;原生产品占比中等。 竞争方面:Top1 占比 32%;Top3 占比 82%;马太效应弱;网络效应中;大厂是否入局是,但大厂占比较低;技术门槛中。 23 年 12 月至 24 年 3 月月访问量排行榜及变化情况: 非大厂的 Top1 公司及产品:Whimsical Al,估值融资 3000 万$(2021),最新月 PV 为 237 万。2023 年 4 月,月访问量 382 万,Whimsical AI、gitmind AI 分别位列第一、第二的位置,月访问量合计占比 84%。2024 年 3 月,月访问量 812 万,Whimsical AI 整年看处于增长态势,仍位列第一,月访问量达到 237 万;ProcessOn 凭借其原有客户积累,月访问量快速增长,位列第二名,占比 25%。 记忆辅助榜单中,2023 年 4 月,月访问量为 83 万,Rewind AI 以 43 万的访问量位居第一,占赛道月总访问量的 52%。Personal.ai 和 Heyday 分别以 25 万和 8 万的访问量位列二、三,分别占赛道月总访问量的 30%和 10%。2024 年 3 月,月访问量增长至 245 万,rabbit inc.以 128 万的访问量跃居第一,占赛道月总访问量的 52%。Humane 和 Rewind AI 分别以 46 万和 22 万的访问量位列二、三,分别占赛道月总访问量的 19%和 9%。 相关网址: https://www.xiaohongshu.com/user/profile/65890e73000000003d035101?xsec_token=AB67OV1KW_ANCcrYRU_oRTJKJ9xLtexbMgyoJq68rxQA%3D&xsec_source=pc_search aiwatch.ai
2025-04-15
大语言模型能力排行榜
以下是一些大语言模型能力排行榜的相关信息: Open LLM Leaderboard: 地址: 简介:由HuggingFace组织的一个LLM评测榜单,目前已评估了较多主流的开源LLM模型。评估主要包括AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA四个数据集上的表现,主要以英文为主。 chinesellmbenchmark: 地址: 简介:中文大模型能力评测榜单,覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b等开源大模型,多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果。 聊天机器人竞技场:由伯克利的一个团队管理,根据ELO评级对不同的语言模型进行排名,计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。 智源评测:豆包模型在其中表现出色,荣获大语言模型第一,视觉理解第二、文生图第二、文生视频第二,在匿名投票竞技场中排名第二,仅次于OpenAI。 地址:
2025-03-31
当前所有大模型的能力排行
目前大模型的能力排行情况较为复杂,以下为您提供部分相关信息: 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ ,上海的商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 。在聊天状态下,能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax ;目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生;受限制使用的有 MiniMax 。特色功能方面,昇思能生图,MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。 2023 年度中文大模型基准测评报告显示,在语言与知识的测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好,有 14 个模型的得分高于 GPT3.5,有 9 个模型的得分高于 GeminiPro。其中 OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0、月之暗面的 Moonshot 分列国内 13 位,较为接近 GPT4。在开源模型中,零一万物的 Yi34BChat、阿里云的 Qwen72BChat、百川智能的 Baichuan213BChat 取得了不错的成绩,均超过了 50 分,分列国内模型的 13 名。总体来看,在中文语言与知识能力上,国内大模型已基本追赶上国外头部大模型。 关于大模型的评测榜单还有: Open LLM Leaderboard:地址 ,由 HuggingFace 组织,目前已评估了较多主流的开源 LLM 模型,评估主要包括 AI2 Reasoning Challenge,HellaSwag,MMLU,TruthfulQA 四个数据集上的表现,主要以英文为主。 chinesellmbenchmark:地址 ,覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b 等开源大模型,多维度能力评测,不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果。 SafetyPrompts:地址 ,由清华大学提出,是一个关于 LLM 安全评测 benchmark,包括安全评测平台等,用于评测和提升大模型的安全性,囊括了多种典型的安全场景和指令攻击的 prompt。
2025-03-28
多模态达模型排行
以下是一些常见的多模态模型排行及相关信息: 1. 智谱·AI 开源模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能基础上具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩第一,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 2. Gemini 模型:Gemini Ultra 在表 7 中的各种图像理解基准测试中都是最先进的,在回答自然图像和扫描文档的问题,以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中表现出强大的性能。在 zeroshot 评估中表现更好,超过了几个专门在基准训练集上进行微调的现有模型,适用于大多数任务。在 MMMU 基准测试中取得了最好的分数,比最先进的结果提高了 5 个百分点以上,并在 6 个学科中的 5 个学科中超过了以前的最佳结果。 3. 多模态思维链提示方法:Zhang 等人(2023)提出了一种多模态思维链提示方法,多模态 CoT 模型(1B)在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。
2025-03-18
文生图模型打分的排行榜
以下是文生图模型的打分排行榜(从高到低): 文生图模型: Imagen 3:真实感满分,指令遵从强。 Recraft:真实感强,风格泛化很好,指令遵从较好(会受风格影响)。 Midjourney:风格化强,艺术感在线,但会失真,指令遵从较差。 快手可图:影视场景能用,风格化较差。 Flux.1.1:真实感强,需要搭配 Lora 使用。 文生图大模型 V2.1L(美感版):影视感强,但会有点油腻,细节不够,容易糊脸。 Luma:影视感强,但风格单一,糊。 美图奇想 5.0:AI 油腻感重。 腾讯混元:AI 油腻感重,影视感弱,空间结构不准。 SD 3.5 Large:崩。 文生视频模型: 海螺:语意遵循不错,模型解析有待提高,自带电影滤镜,但有些用力过猛,得益于海量的影视数据。 可灵 1.5:颜色失真,缺少质感,偏科严重,物理规律和提示词遵循较强。 智谱:语意遵循,质感较差,画质一言难尽。 mochi:动态丰富,想象力丰富,美学质感较好。 pd 2.0 pro:PPT 效果,训练数据较少,但是联想启发性很好。 runway:空间感强,语意遵循较差,流体效果一绝。 Seaweed 2.0 pro:质感略弱于可灵 1.5,整体感觉师出同门。 sora:运镜丰富,物理逻辑混乱。 Pixverse v3:动态稳,丝滑,整体美学强于可灵 1.5。 luma 1.6:语意遵循差,提示词随便,动起来算我输。
2025-03-07
AI编程大模型排行榜
以下是一些关于 AI 编程大模型的相关信息: 1. ShowMeAI 周刊 No.13 中提到的相关内容: Learn About:继 NotebookLM 之后又一个 AI Native 产品,谷歌真正的 AI Native Education 尝试。 ima.copilot V.S. 秘塔 V.S. 天工:国区 Perplexity 青出于蓝而胜于蓝,秘塔一骑绝尘。 Markdown:技术圈(最)常用的文本编辑语言,一种「四通八达」的中转格式,并附上好用的转换工具。 把 17 岁高中生涂津豪的 Thinking Claude 提示词,设置在 Cursor 里。 两篇优秀的 AI 编程教程:跟着资深工程师&全栈开发者,挖掘 LLM 编程能力的极限。 恭喜阶跃星辰!step2 在 LiveBench 榜单杀进前 5,斩获国产大模型第 1 名,并顺带聊聊榜单和测评的「内幕」。 举个栗子:当把大模型「开源」用「做饭吃饭」来解释,一起都豁然开朗起来,甚至还玩起了谐音梗。 很有共鸣:为什么大部分人用不起来 AI?可能还没体验到效率飞升的 Aha Moment。 集体讨论:大家都是怎么快速处理长视频、长音频、长文本材料的?都有哪些工作流和工具的配合应用? 2. Trae:字节开发的一款和 AI 深度集成的 AI 编程工具,可让用户限时免费无限量使用地球上最强大的编程大模型 Claude Sonnet,全自动化进行 AI 编程。包含完整的 IDE 功能,如代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等,提供智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目。 3. 8 月正式上线的国内大模型: 北京的五家企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com ;抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com ;智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn ;中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn ;百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 。 上海的三家企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ ;MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat ;上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 。 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生 。 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 。 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 。 阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。
2025-02-24
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
能帮我通过各种电化学性能图(如CV图、XRD图等)帮我分析电化学性能的ai
目前尚未有专门通过各种电化学性能图(如 CV 图、XRD 图等)来分析电化学性能的成熟 AI 工具。但在电化学性能分析领域,一些相关的软件和算法可以辅助您进行处理和解读。您可以关注一些专业的科研软件和数据分析工具,它们可能会提供一定的帮助。
2025-04-18
大模型 关键性能指标
对比不同大模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:测试处理未见过任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等量化比较。 例如,通义千问开源的 Qwen2.51M 大模型,推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。 Google DeepMind 的 Gemini 2.0 Flash 多模态大模型支持图像、视频、音频等多模态输入,可生成图文混合内容和多语言 TTS 音频。模型原生支持 Google 搜索、代码执行及第三方 API 调用等工具链能力,处理速度较 Gemini 1.5 Pro 提升一倍,关键性能指标已超越前代产品。作为 Gemini 2.0 系列首发模型,在多模态理解与生成方面实现重要突破。产品入口目前通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 平台提供实验版 API 接口,预计 2025 年 1 月起全面商用,并将陆续发布 Gemini 2.0 系列其他版本。
2025-03-24
使用模型 对页面性能分析,内存泄露分析的 提示词
以下是为您整理的相关内容: 1. 对于模型回答 9.9<9.11 的原因分析,涉及到模型的操作方式。如选择自定义提示词或预定义话题,输入对话内容等待生成,根据情况切换按钮等。归因聚类使用大模型,有反应时间,结果可能因模型使用的温度不同而不同。LLM 采用多头注意力机制预测下一个 token,训练数据中相关语句越多,相关性概率越高。 2. 关于 ollama 提示词优化模型副本: 新建环境变量,C 盘储存小的需先操作,ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\\Users\\%username%\\.ollama\\models,需添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。 进入 ollama 官网下载,地址:https://ollama.com/ ,可下载语言模型和图像模型,选择相应模型下载至本地,选择本地文件夹 CMD 后粘贴命令开始下载。 在 Comfy 中使用,包括下载并安装 ollama 节点,在 Comfy 中调用。 效果方面,llama 模型进行提示词生成,llava 模型进行图像反推较为准确。 工作流相关的节点和工作流下载地址:https://www.123pan.com/s/fOu4Tdnrjdd.html 提取码:kaka 。 3. Midjourney 提示词生成器:仿照 GPTs 里的 MJ prompt 改了一版提示词,可用于 coze 或其他国内的 agent 里。不挑模型,方便补全润色。并给出了一些测试画面的示例,如巨大鲸鱼头部特写、乌克兰女孩黑白写真照、大型交响乐团演奏等的提示词。推理模型可能提升提示词的精准性,准备测试。
2025-03-19
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗,包括其模型名称,版本,发布时间,发布公司,模型参数,性能特点等信息,尽可能覆盖更多的大模型,使用表格输出,并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署,重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
对DeepSeek-R1、GPT-4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析
以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析: 通义千问: 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中,Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架,企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API,也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1: 属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型,思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。
2025-02-12