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Qwen2VL-Flux：开源的多模态图像生成模型，支持多种生成模式
Qwen2VL-Flux 是一个开源的多模态图像生成模型，结合了 Qwen2VL 的视觉语言理解和 FLUX 框架，能够基于文本提示和图像参考生成高质量的图像。该模型支持多种生成模式，包括变体生成、图像到图像转换、智能修复及 ControlNet 引导生成，具备深度估计和线条检测功能，提供灵活的注意力机制和高分辨率输出，是一站式的图像生成解决方案。
可以提高你的图像识别模型准确率的7个技巧
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OmniSearch：阿里巴巴通义推出的多模态检索增强生成框架
本文介绍了阿里巴巴通义实验室推出的多模态检索增强生成框架 OmniSearch，该框架具备自适应规划能力，能够动态拆解复杂问题，根据检索结果和问题情境调整检索策略，从而提升检索效率和准确性。
Qt, OpenCV与OpenGL协同作战：图像处理与三维图形界面的完美结合
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20用于深度学习训练和研究的数据集
无论是图像识别，自然语言处理，医疗保健还是任何其他人工智能领域感兴趣，这些数据集都是非常重要的，所以本文将整理常用且有效的20个数据集。
ACE：阿里通义实验室推出的全能图像生成和编辑模型
ACE是阿里巴巴通义实验室推出的全能图像生成和编辑模型，基于扩散变换器，支持多模态输入和多任务处理。该模型通过长上下文条件单元（LCU）和统一条件格式，能够理解和执行自然语言指令，实现图像生成、编辑和多轮交互等复杂任务，显著提升视觉内容创作的效率和灵活性。
GenMAC：港大、清华联合微软推出文本到视频生成的多代理协作框架
GenMAC是由香港大学、清华大学和微软研究院联合推出的文本到视频生成的多代理协作框架。该框架通过任务分解、迭代循环和多代理协作，解决了复杂场景生成问题，显著提高了视频生成的准确性和文本对齐度。
SmolVLM：Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型
SmolVLM是Hugging Face推出的轻量级视觉语言模型，专为设备端推理设计。以20亿参数量，实现了高效内存占用和快速处理速度。SmolVLM提供了三个版本以满足不同需求，并完全开源，所有模型检查点、VLM数据集、训练配方和工具均在Apache 2.0许可证下发布。
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