Category: AI工具

Cosmos-Reason1是什么

Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 推出的系列多模态大型语言模型，基于物理常识和具身推理理解物理世界。Cosmos-Reason1包括两个模型：Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。模型基于视觉输入感知世界，经过长链思考后生成自然语言响应，涵盖解释性见解和具身决策（如下一步行动）。训练分为四个阶段：视觉预训练、通用监督微调、物理 AI 微调和强化学习。Cosmos-Reason1基于精心策划的数据和强化学习，在物理常识和具身推理基准测试中表现出色。

Cosmos-Reason1的主要功能

• 物理常识理解：理解物理世界的基本知识，如空间、时间和基础物理定律，判断事件的合理性。
• 具身推理：基于物理常识，为具身代理（如机器人、自动驾驶车辆）生成合理的决策和行动规划。
• 长链思考：基于长链思考（chain-of-thought reasoning）生成详细的推理过程，提升决策的透明度和可解释性。
• 多模态输入处理：支持视频输入，结合视觉信息和语言指令进行推理，生成自然语言响应。

Cosmos-Reason1的技术原理

• 层次化本体论：定义物理常识的层次化本体论，涵盖空间、时间和基础物理三个主要类别，进一步细分为16个子类别。
• 二维本体论：为具身推理设计二维本体论，涵盖五种具身代理的四种关键推理能力。
• 多模态架构：基于解码器仅多模态架构，输入视频基于视觉编码器处理后，与文本标记嵌入对齐，输入到LLM中。
• 模型四个训练阶段：
  • 视觉预训练：对视觉和文本模态进行对齐。
  • 通用监督微调（SFT）：提升模型在通用视觉语言任务中的表现。
  • 物理AI SFT：用专门的数据增强物理常识和具身推理能力。
  • 物理AI强化学习（RL）：基于规则化奖励进一步优化模型的推理能力。
• 强化学习：设计基于多选题的规则化奖励机制，基于强化学习提升模型在物理常识和具身推理任务中的表现。

Cosmos-Reason1的项目地址

• 项目官网：https://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/
• GitHub仓库：https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.15558

Cosmos-Reason1的应用场景

• 机器人操作：帮助机器人理解任务目标，生成操作计划，完成抓取、组装等复杂动作。
• 自动驾驶：处理道路视频，预测交通动态，生成安全驾驶决策，如避让和变道。
• 智能监控：实时监测视频中的异常行为，如人员跌倒或设备故障，及时发出警报。
• 虚拟现实（VR）/增强现实（AR）：根据虚拟环境输入，生成交互响应，提升用户沉浸感。
• 教育与培训：基于视频讲解物理现象或操作流程，辅助教学和职业技能培训。

Qwen2.5-Omni是什么

Qwen2.5-Omni 是阿里开源的 Qwen 系列旗舰级多模态模型，拥有7B参数，Qwen2.5-Omni具备强大的多模态感知能力，能处理文本、图像、音频和视频输入，支持流式文本生成与自然语音合成输出，能实现实时语音和视频聊天。Qwen2.5-Omni用独特的 Thinker-Talker 架构，Thinker 负责处理和理解多模态输入，生成高级表示和文本，Talker 将表示和文本转化为流畅的语音输出。模型在多模态任务（如 OmniBench）中达到最新水平，全维度远超Google的Gemini-1.5-Pro等同类模型。在单模态任务（如语音识别、翻译、音频理解等）中表现出色。Qwen2.5-Omni在Qwen Chat上提供免费体验，模型现已开源，支持开发者和企业免费下载商用，在手机等终端智能硬件上部署运行。

Qwen2.5-Omni的主要功能

• 文本处理：理解、处理各种文本输入，包括自然语言对话、指令、长文本等，支持多种语言。
• 图像识别：支持识别和理解图像内容。
• 音频处理：具备语音识别能力，将语音转换为文本，能理解语音指令，生成自然流畅的语音输出。
• 视频理解：支持处理视频输入，同步分析视频中的视觉和音频信息，实现视频内容理解、视频问答等功能。
• 实时语音和视频聊天：支持实时处理语音和视频流，实现流畅的语音和视频聊天功能。

Qwen2.5-Omni的技术原理

• Thinker-Talker 架构：基于Thinker-Talker 架构，将模型分为两个主要部分，Thinker作为模型的“大脑”，负责处理和理解输入的文本、音频和视频等多模态信息，生成高级语义表示和对应的文本输出。Talker作为模型的“嘴巴”，负责将 Thinker 生成的高级表示和文本转化为流畅的语音输出。
• 时间对齐多模态位置嵌入（TMRoPE）：为同步视频输入的时间戳与音频，Qwen2.5-Omni 推出新的位置嵌入方法 TMRoPE（Time-aligned Multimodal RoPE）。将音频和视频帧用交错的方式组织，确保视频序列的时间顺序。TMRoPE 将多模态输入的三维位置信息（时间、高度、宽度）编码到模型中，基于分解原始旋转嵌入为时间、高度和宽度三个分量实现。文本输入用相同的 ID，TMRoPE 与一维 RoPE 功能等效。音频输入将每个 40ms 的音频帧用相同的 ID，引入绝对时间位置编码。图像输入将每个视觉标记的时间 ID 保持不变，高度和宽度的 ID 根据标记在图像中的位置分配。视频输入用音频和视频帧的时间 ID 交替排列，确保时间对齐。
• 流式处理和实时响应：基于块状处理方法，将长序列的多模态数据分解为小块，分别处理，减少处理延迟。模型引入滑动窗口机制，限制当前标记的上下文范围，进一步优化流式生成的效率。音频和视频编码器用块状注意力机制，将音频和视频数据分块处理，每块处理时间约为 2 秒。流式语音生成用 Flow-Matching 和 BigVGAN 模型，将生成的音频标记逐块转换为波形，支持实时语音输出。
• Qwen2.5-Omni 的三个训练阶段：
  • 第一阶段：固定语言模型参数，仅训练视觉和音频编码器，用大量的音频-文本和图像-文本对数据，增强模型对多模态信息的理解。
  • 第二阶段：解冻所有参数，用更广泛的数据进行训练，包括图像、视频、音频和文本的混合数据，进一步提升模型对多模态信息的综合理解能力。
  • 第三阶段：基于长序列数据（32k）进行训练，增强模型对复杂长序列数据的理解能力。

Qwen2.5-Omni的项目地址

• 项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-omni/
• GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B
• 技术论文：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Omni/blob/main/assets/Qwen2.5_Omni
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B-Demo

Qwen2.5-Omni的模型性能

• 多模态任务：在 OmniBench 等多模态任务中达到先进水平。
• 单模态任务：在语音识别（Common Voice）、翻译（CoVoST2）、音频理解（MMAU）、图像推理（MMMU, MMStar）、视频理解（MVBench）以及语音生成（Seed-tts-eval 和 subjective naturalness）等多个领域表现优异。

Qwen2.5-Omni的应用场景

• 智能客服 ：基于语音和文本交互，为用户提供实时的咨询和解答服务。
• 虚拟助手 ：作为个人虚拟助手，帮助用户完成各种任务，如日程管理、信息查询、提醒等。
• 教育领域 ：用于在线教育，提供语音讲解、互动问答、作业辅导等功能。
• 娱乐领域 ：在游戏、视频等领域，提供语音交互、角色配音、内容推荐等功能，增强用户的参与感和沉浸感，提供更丰富的娱乐体验。
• 智能办公 ：辅助办公，如语音会议记录生成高质量的会议记录和笔记，提高工作效率。

Product AnyShoot是什么

Product AnyShoot 是 TopView AI 推出的 AI 电商产品视频生成工具。通过人工智能技术，用户只需上传产品图片选择模板，快速生成逼真的产品展示视频，无需拍摄，节省时间和成本。工具支持多种产品类别，如家纺、服饰、眼镜、家具等，提供超过5000种预制模板，支持自定义修改。生成的视频高还原度，细节与原始图片高度一致，几分钟内即可完成。

Product AnyShoot的主要功能

• 快速生成产品视频：用户只需上传产品图片，选择合适的模板，可在几分钟内生成高质量的产品展示视频，无需复杂的拍摄和后期制作。
• 智能产品适配：通过 AI 技术，产品可以无缝地放置在各种虚拟场景中，自动调整大小、角度和光影效果，确保产品展示自然逼真。
• 丰富的模板库：提供超过5000种预制模板，涵盖多种产品类别和展示场景，如家居、服装、饰品等，用户还可以根据需求自定义模板。
• 高还原度展示：生成的视频在颜色、纹理和形状上高度还原产品原貌，避免失真，确保消费者看到的产品效果与实物一致。
• 多场景适配：支持多种展示场景，包括室内、室外、特写、全景等，满足不同产品和营销需求。
• 一键分享与下载：生成的视频可以一键下载或直接分享到社交媒体、电商平台等，方便快捷。

Product AnyShoot的官网地址

• 官网地址：https://www.topview.ai/ai-product-anyshoot

Product AnyShoot的应用场景

• 服装与配饰：商家可以将服装、鞋子、配饰等产品图片上传，生成模特试穿、佩戴的视频，直观展示产品效果，提升用户体验，减少退货率。
• 家居用品：将沙发、灯具、装饰品等家居产品置于客厅、卧室等场景中，让消费者感受产品在实际环境中的效果。
• 社交媒体营销：生成的视频可直接用于社交媒体平台，如抖音、小红书等，快速吸引用户关注，提升品牌曝光度。
• 电商平台推广：在电商平台的产品详情页用工具生成产品视频，能更生动地展示产品特点，提高转化率。
• 设计方案展示：品牌设计师可以用工具快速调整设计方案，将产品图片与不同场景结合，展示多种设计风格，满足不同市场需求。

居然设计家是什么

居然设计家（Homestyler）是居然之家和阿里巴巴联合打造的全球顶尖AI家装设计平台。基于AI、3D、VR及大数据等技术，为家装设计师和DIY客户提供便捷的在线设计工具，为家居商家提供数字化解决方案。 支持百万级精准户型库、智能设计、自由建模、全屋定制、海量模型素材、流畅渲染体验等。用户只需输入简单描述，AI设计助手能快速生成个性化设计方案。居然设计家支持OpenUSD格式，实现多工具协同和实时渲染，大大提升了设计效率。

居然设计家的主要功能

• 画户型：拥有百万级精准户型库，即搜即用，户型图纸AI识别一键生成。
• 自由多层：具备强大的自由建模引擎和丰富造型功能，支持多层及户外造型。
• 全屋硬装设计：独立硬装模块，提供专业硬装建模能力，方便用户进行精彩创作。
• 全屋定制功能：支持全屋智能定制化，橱柜、衣柜设计个性化，风格搭配智能化。
• 海量模型素材：提供丰富多样的优质模型、商品模型、仿真模型等。
• 智能搭配和导出：设计零门槛，支持软装搭配、施工图纸、报价清单一键生成。
• 流畅渲染体验：专业渲染功能，可呈现最佳效果。
• AI智能设计能力：通过文字交互实现设计可视化。
• AI设计助手（Home Copilot）：用户只需与AI对话，表达风格偏好、空间尺寸等基本要求，系统可快速生成个性化设计方案。可以通过互动，随时修改设计方案。
• AI建模师（AI Modeler）：具备“图片生成3D模型”与“文字生成3D模型”两大核心功能，颠覆了传统3D建模流程，为全球家装家居行业注入智能化新动能。
• 跨平台协作：依托OpenUSD，打造了跨平台协作引擎。设计师可使用3ds Max、VRay等工具创作的材质与模型，经Omniverse平台转换为OpenUSD材质，存储在云端资源中心，不同角色可并行编辑同一项目。

如何使用居然设计家

• 访问平台：访问居然设计家的官方网站。
• 上传户型图：点击首页的【3D设计工具】，上传自己家的户型图。
• 选择风格：从灵感库中选择喜欢的风格，点击一键应用。
• AI生成方案：与AI设计助手（Home Copilot）对话，表达风格偏好、空间尺寸等基本要求，快速生成个性化设计方案。
• 局部修改：如果对生成的方案不满意，可以随时通过互动修改设计方案，例如更改硬装材质、调整家具位置，或者拍照生成家具模型应用在设计方案中。
• 渲染与分享：点击渲染功能，等待效果图出图后，可以预览设计效果，分享给朋友或设计师。

居然设计家的应用场景

• 消费者 DIY 设计场景：消费者可以用居然设计家的AI设计工具进行DIY设计。通过自然语言描述自己的需求，快速生成多个设计方案。消费者可以在平台上直接购买设计方案中的商品，实现“所想即所见、所见即所得”。
• 智能装修场景：设计师可以用居然设计家的AI工具生成整体设计方案，直接使用设计软件中的商品模型。
• 智能导购场景：经销商销售人员可以用居然设计家的设计软件，将商品模型拖动到业主的真实户型中进行场景化展示，增强用户体验，促进销售转化。
• 电商平台及跨境电商场景：设计师和消费者可以在居然设计家平台上用商品模型进行设计，直接推动品牌销售，拓展海外市场。
• 家居设计与施工管理：居然设计家为设计师提供效果图、施工图、预算一体化的3D家装设计工具。施工队可以通过平台获取派单，实现家装过程的自动化管理和监控。

Oliva是什么

Oliva 是开源的语音RAG助手，结合 Langchain 和 Superlinked 技术，基于语音驱动的 RAG（检索增强生成）架构，帮助用户在 Qdrant 向量数据库中实时搜索信息。用户基于自然语音提问，Oliva 用语音转文本和实时语音通信技术，将语音指令转化为对数据库的查询，返回结构化结果。Oliva支持多智能体协作，将复杂问题拆解为多个子任务，由不同智能体处理。

Oliva的主要功能

• 实时语音搜索：用户基于语音提问，AI实时响应。
• 多智能体协作：将复杂问题拆解为多个子任务，不同智能体分别处理。
• 语义搜索：基于Qdrant向量数据库，理解语义，提供精准搜索结果。
• 灵活集成：支持接入本地文档、API数据源、在线网页等作为知识库。

Oliva的技术原理

• 语音识别与合成：基于 Deepgram 提供的语音转文本服务，将用户的语音指令转换为文本，便于进一步处理。将系统生成的文本回答转换为语音输出，提供给用户。
• 向量数据库：基于 Qdrant 向量数据库存储和检索数据。Qdrant 是高效的向量数据库，能快速处理向量嵌入的相似性搜索，支持语义搜索功能。
• Langchain 多智能体架构：基于 Langchain 框架，构建多智能体系统。每个智能体负责特定的任务，例如检索、生成回答或执行操作。基于动态任务路由，智能体之间协作完成复杂的查询需求。
• 检索增强生成（RAG）：RAG 架构结合检索（Retrieval）和生成（Generation）两种技术。检索模块从向量数据库中获取相关信息，用生成模块将检索到的信息整合成自然语言回答。
• 实时通信：集成 Livekit 实时通信平台，支持实时语音交互。用户用语音与 Oliva 交互，系统实时处理语音指令返回语音回答。
• 语义理解：基于自然语言处理（NLP）技术，理解用户的自然语言指令。用向量嵌入技术，将用户的语音指令转换为向量，与数据库中的向量进行相似性比较，提供精准的搜索结果。

Oliva的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Deluxer/oliva

Oliva的应用场景

• 企业知识库搜索：企业员工用语音指令快速查询内部文档、技术手册、FAQ等知识库内容，提高工作效率。
• 智能客服助手：作为客服系统的语音交互前端，帮助客户快速解决常见问题，提供24小时不间断的语音支持。
• 智能家居控制：用语音指令控制智能家居设备，如灯光、温度调节、电器开关等，提升家居智能化体验。
• 数据分析与报告：用户基于语音提问获取数据分析结果，例如查询销售数据、市场趋势等，系统用语音形式反馈结果。
• 移动语音助手：集成到移动设备中，作为个人语音助手，帮助用户查询信息、设置提醒、导航等。

Fin-R1是什么

Fin-R1是上海财经大学联合财跃星辰推出的首个金融领域R1类推理大模型。基于7B参数的Qwen2.5-7B-Instruct架构，通过在金融推理场景的高质量思维链数据上进行SFT和RL两阶段训练，有效提升金融复杂推理能力。在权威评测中，Fin-R1平均得分75.2分，与行业标杆DeepSeek-R1仅差3分，位居榜单第二。数据构建融合了多个金融领域的高质量数据集，通过数据蒸馏构建了约60k条高质量COT数据集。

Fin-R1的主要功能

• 金融推理与决策：能处理复杂的金融推理任务，如金融数据的数值推理、金融新闻情感分类、因果关系提取等，为金融决策提供准确、可解释的依据。
• 自动化金融业务流程：在金融合规检查、机器人投顾等实际应用中表现出色，可自动化执行金融业务流程，提高效率并降低人工成本。
• 多语言支持：支持中文和英文的金融领域推理，覆盖多种金融业务场景，满足不同语言环境下的金融推理需求。
• 高效资源利用：以7亿参数的轻量化结构实现高性能，显著降低了部署成本，更适合在资源受限的环境中使用。
• 金融代码生成：支持各种金融模型和算法的编程代码生成。
• 金融计算：进行复杂的金融问题的定量分析与计算。
• 英语金融计算：支持使用英语构建和撰写金融模型。
• 金融安全合规：帮助企业确保业务操作符合相关法规。
• 智能风控：利用AI技术识别和管理金融风险，提高决策效率。
• ESG分析：评估企业的可持续发展能力，促进社会责任履行。

Fin-R1的技术原理

• 模型架构：Fin-R1基于Qwen2.5-7B-Instruct架构，采用轻量化的7B参数设计。架构在保证模型性能的同时，显著降低了部署成本，更适合在资源受限的环境中使用。
• 数据构建：Fin-R1通过构建高质量金融推理数据集Fin-R1-Data来解决金融数据碎片化的问题。数据集包含约60k条面向专业金融推理场景的高质量COT数据。数据集的构建过程包括从多个权威数据源进行领域知识蒸馏筛选，采用“答案+推理”双轮质量打分筛选方法，确保数据的准确性和可靠性。
• 第一阶段——推理能力注入：使用ConvFinQA和FinQA金融数据集对Qwen2.5-7B-Instruct进行监督微调（SFT），帮助模型初步提升金融推理能力。
• 第二阶段——强化学习优化：在掌握复杂推理技能后，采用GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法作为核心框架，结合格式奖励和准确度奖励进行强化学习。同时引入基于模型的验证器（Model-Based Verifier），采用Qwen2.5-Max进行答案评估，生成更加精确可靠的奖励信号，提升强化学习的效果和稳定性。

Fin-R1的项目地址

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.16252

Fin-R1的应用场景

• 智能风控：在智能风控领域，Fin-R1的动态信用评分模型让风险评估更精准，能实时监测交易异常，有效防范金融风险。
• 投资决策辅助：在基金投资中，能辅助投资顾问进行资产配置，帮助用户做出更明智的决策。
• 量化交易：在证券交易中，Fin-R1可以参与量化交易代码的编写，提升从业者的代码效率，助力量化交易策略的开发。
• ESG分析：能协助生成符合GRI标准的ESG报告，助力企业绿色转型，满足市场对企业可持续发展的要求。
• 市场趋势预测：在保险行业，Fin-R1能高效评估保单收益，预测市场趋势。

Video-T1是什么

Video-T1 是清华大学和腾讯的研究人员共同推出的视频生成技术，基于测试时扩展（Test-Time Scaling，TTS）提升视频生成的质量和一致性。传统视频生成模型在训练后直接生成视频，Video-T1 在测试阶段引入额外计算资源，基于动态调整生成路径优化视频质量。研究推出 Tree-of-Frames (ToF) 方法，将视频生成分为多个阶段，逐步优化帧的连贯性和与文本提示的匹配度。Video-T1 为视频生成领域提供新的优化思路，展示测试时扩展的强大潜力。

Video-T1的主要功能

• 提升视频质量：在测试阶段增加计算资源，生成更高质量的视频，减少模糊和噪声。
• 增强文本一致性：确保生成的视频符合给定的文本提示，提高视频与文本的匹配度。
• 优化视频连贯性：改善视频帧之间的运动平滑性和时间连贯性，减少闪烁和抖动。
• 适应复杂场景：在处理复杂场景和动态对象时，生成更稳定和真实的视频内容。

Video-T1的技术原理

• 搜索空间构建：基于测试时验证器（verifiers）提供反馈，结合启发式算法指导搜索过程。
• 随机线性搜索：在推理时增加噪声候选样本，逐步去噪生成视频片段，选择验证器评分最高的结果。
• Tree-of-Frames（ToF）方法：
  • 图像级对齐：初始帧的生成影响后续帧。
  • 动态提示应用：在测试验证器中动态调整提示，关注运动稳定性和物理合理性。
  • 整体质量评估：评估视频的整体质量，选择与文本提示最匹配的视频。
• 自回归扩展与剪枝：基于自回归方式动态扩展和剪枝视频分支，提高生成效率。

Video-T1的项目地址

• 项目官网：https://liuff19.github.io/Video-T1/
• GitHub仓库：https://github.com/liuff19/Video-T1
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.18942

Video-T1的应用场景

• 创意视频制作：为内容创作者和广告行业快速生成高质量、符合创意需求的视频素材，提升内容吸引力。
• 影视制作：辅助特效和动画制作，生成复杂场景和角色动作，提升影视制作效率。
• 教育与培训：生成教学视频和培训模拟场景，增强教学和培训的趣味性和直观性。
• 游戏开发：生成游戏过场动画和虚拟角色动作，提升游戏的沉浸感和交互性。
• VR与AR：生成高质量的VR内容和AR动态效果，增强用户体验和沉浸感。

Mureka V6是什么

Mureka V6是昆仑万维推出的AI音乐创作平台的基座模型，支持纯音乐生成以及10种语言的AI音乐创作。引入自研的ICL（in-context learning）技术，使声场更加开阔，人声质感和混音设计进一步强化。用户可以通过简单的步骤使用Mureka V6创作音乐。生成的音乐可以自由使用，适用于YouTube、广告、游戏背景音乐等多种场景。Mureka V6支持多种音乐风格和情感表达，涵盖爵士、电子、流行、乡村等多种风格。

Mureka V6的主要功能

• 多语言支持：支持英语、中文、日语、韩语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语和俄语的AI音乐创作。
• 风格控制：用户可以通过上传参考音频来指定歌曲的风格，确保生成的音乐符合创作意图。
• 旋律录制：用户可以录制旋律动机，系统会根据录制的旋律生成完整的音乐伴奏。
• 支持多种风格和情感表达：涵盖爵士、电子、流行、乡村、节奏布鲁斯、灵魂乐、蓝调、摇滚、舞曲等多种音乐风格，以及快乐、放纵、神秘、充满活力、悲伤等多种情绪表达。
• 纯音乐生成：用户可以生成纯音乐作品，无需输入歌词。
• 个性化创作：用户可以通过多种输入方式（如文本提示、音色参考、音频参考）生成个性化的音乐作品。

Mureka V6的技术原理

• 自研ICL技术：Mureka V6引入了自研的ICL技术，使模型能更好地理解上下文信息，生成更符合用户需求的音乐。
• 结构化生成：与传统自回归模型逐步生成音频不同，Mureka V6会在细粒度音频token预测前预生成整体音乐结构。提升了生成音乐的结构连贯性和乐器编排的精准度。
• 多样化数据来源：Mureka V6的训练数据包括合成数据、人类专家标注数据、链式思维数据库（CoT Dataset）等。多样化的数据来源为模型提供了丰富的学习材料，有助于生成高质量的音乐。
• 强化学习优化：Mureka V6在训练过程中采用了强化学习技术，通过不断验证和纠错来优化模型性能。

如何使用Mureka V6

• 访问官网：访问Mureka的官方网站，点击“Create”进入创作界面。
• 注册账号：使用电子邮件或社交账号注册或直接登录。
• 选择创作模式：进入创作界面后，选择“简单模式”或“高级模式”。
  • 简单模式：输入一段300字以内的歌曲描述，例如“一首充满真挚情感的歌曲，表达深深思念朋友的心情”，然后点击“创作”。
  • 高级模式：提供更丰富的创作选项，如上传参考歌曲、选择歌手音色等。
• 选择模型：根据需求，点击选择Mureka O1或Mureka V6等模型。

Mureka V6的应用场景

• 音乐爱好者：音乐爱好者可以通过Mureka V6将零散的音乐想法转化为完整的作品，探索不同的音乐风格，提升创作技能。
• 专业音乐人：专业音乐制作人可以用Mureka V6快速制作demo，节省前期创作时间，突破创作瓶颈，获得新的灵感。
• AI流媒体音乐平台：用户可以根据当下的场景或心情输入相应的Prompt（提示词），平台会持续生成符合该情境或情绪的定制化音乐。
• 内容创作：可以用Mureka V6为视频、播客或其他媒体项目生成定制背景音乐，提升内容的吸引力。

Mureka O1是什么

Mureka O1是昆仑万维发布的全球首款音乐推理大模型，全球首个引入“思维链”（Chain of Thought，CoT）技术的音乐模型，Mureka O1在推理过程中加入思考与自我批判机制，大幅提升了音乐品质、创作效率和灵活性。支持纯音乐生成以及10种语言的AI音乐创作，涵盖多种音乐风格和情感表达，具备歌曲参考和音色克隆等特色功能。Mureka O1开放了API服务与模型微调功能，助力开发者和音乐平台无缝集成AI音乐生成能力。

Mureka O1的主要功能

• AI歌词创作：用户输入主题或情感，Mureka O1能生成相应歌词，帮助用户轻松开启创作。
• 风格控制：上传参考音频，可指定歌曲风格，确保作品符合艺术愿景。
• 旋律录制：用户录制旋律动机，系统会基于此生成完整伴奏，提升创作效率。
• 灵感激发：为用户提供自由表达的平台，激发创作灵感。
• 生成相似歌曲：上传参考歌曲，Mureka O1能快速生成风格相似的歌曲。
• 音色选择与克隆：用户可指定歌手性别及音色，上传自己的声音让AI学习复刻，人声部分更具个性。
• 段落调整：支持用户通过标签对前奏、主歌、副歌等段落进行自由调整。
• 延长或重生成段落：歌曲创作完成后，用户可按需延长当前乐曲，或重新生成不满意的段落。
• 低延迟音乐生成：Mureka O1通过深度优化AI基础设施，实现了行业领先的低延迟音乐生成，提供即时、高质量的用户体验。

Mureka O1的技术原理

• 思维链技术（Chain of Thought, CoT）：Mureka O1引入了思维链技术，模拟人类的多步思考过程，将复杂的音乐生成任务分解为多个步骤逐步推理。使模型在生成音乐时能够进行更深入的思考和自我优化，提升音乐的质量和连贯性。
• 多轮推理：在生成过程中，模型会先进行初步创作，然后在后续轮次中不断回顾和优化之前的创作结果，最终生成高质量的音乐作品。
• 结构化生成：与传统自回归模型逐步生成音频不同，Mureka O1会在细粒度音频token预测前预生成整体音乐结构。显著提升了生成音乐的结构连贯性和乐器编排的精准度。
• 基于CLAP模型：Mureka O1基于CLAP模型，无需人工标注可具备高扩展性，提高了生成音乐的可解释性和质量。
• 强化学习优化：Mureka O1在训练过程中采用了强化学习技术，通过不断验证和纠错来优化模型性能。例如，在音乐生成中，模型会根据预定义的奖励函数（如音乐质量、风格一致性等）进行自我优化。
• 策略优化器：模型训练阶段使用策略优化器，包括梯度压缩、探索与利用等技术。这些技术有助于提高模型的训练效率和生成质量。
• 多样化数据来源：Mureka O1的训练数据包括合成数据、人类专家标注数据、链式思维数据库（CoT Dataset）等。这些多样化的数据来源为模型提供了丰富的学习材料。
• 训练阶段：在训练阶段，模型通过强化学习环境进行优化，同时利用奖励函数（如验证和人类反馈）来指导学习。使模型能更好地适应不同类型的音乐创作任务。

如何使用Mureka O1

• 访问官网：访问Mureka的官方网站，点击“Create”进入创作界面。
• 注册账号：使用电子邮件或社交账号注册或直接登录。
• 选择创作模式：进入创作界面后，选择“简单模式”或“高级模式”。
  • 简单模式：输入一段300字以内的歌曲描述，例如“一首充满真挚情感的歌曲，表达深深思念朋友的心情”，然后点击“创作”。
  • 高级模式：提供更丰富的创作选项，如上传参考歌曲、选择歌手音色等。
• 选择模型：根据需求，点击选择Mureka O1或Mureka V6等模型。
• 输入歌词：在相应的输入框中输入预先想好的歌名和歌词。
• 选择参考音乐：可以从平台自带的曲库中选择音乐，或者上传本地音乐作为参考，帮助AI更准确地把握您想要的音乐风格和情感。
• 控制音乐风格：用Style功能，选择音乐的风格和情绪，比如古风、伤感等，确保生成的音乐符合您的创作意图。
• 生成音乐：完成以上步骤后，点击“Create”，Mureka生成音乐。

Mureka O1的应用场景

• 广告与影视制作：广告公司和影视制作团队可以用Mureka O1为广告、短视频、电影等项目快速生成背景音乐，根据场景需求定制独特的配乐。
• 品牌音乐创作：品牌可以用Mureka O1创作独特的品牌音乐，活动组织者可以为不同场合定制主题音乐。
• 游戏开发：游戏开发者可以用Mureka O1为视频游戏创作独特的配乐和音频资产。
• 音乐教育：音乐教育机构可以用Mureka O1作为教学工具，帮助学生理解音乐创作过程，鼓励学生进行音乐创作，提高学习兴趣。
• 视频与播客：内容创作者可以用Mureka O1为视频、播客或其他媒体项目生成定制背景音乐，提升内容的吸引力。

TaoAvatar是什么

TaoAvatar是阿里巴巴集团研究团队推出的高保真、轻量级的3D全身对话虚拟人技术。基于3D高斯溅射技术，能生成照片级逼真的3D全身虚拟形象，支持高分辨率渲染且存储需求低。TaoAvatar可在多种移动和AR设备上以90FPS的高帧率实时运行，通过语音、表情、手势和身体姿势等多种信号驱动，实现口型、表情和动作的自然同步。

TaoAvatar的主要功能

• 高保真全身动态虚拟形象生成：能从多视角图像序列中生成逼真的、拓扑结构一致的3D全身虚拟形象，支持对姿态、手势和表情的精细控制。
• 实时渲染与低存储需求：可在多种移动和AR设备上以90FPS的高帧率实时运行，支持高分辨率渲染，同时保持低存储需求。
• 多信号驱动：可通过语音、表情、手势和身体姿势等多种信号驱动，实现口型、表情和动作的自然同步。
• 轻量级架构：通过将复杂的非刚性变形“烘焙”到轻量级的MLP网络中，结合混合形状补偿细节，显著提高了运行效率。

TaoAvatar的技术原理

• 3D高斯溅射（3DGS）技术：：3DGS通过使用3D高斯函数来表示场景中的点，将这些高斯函数投影到2D图像平面上进行渲染。每个3D高斯由位置、协方差、颜色和透明度等参数描述。通过结构光（Structure from Motion, SfM）技术从多视角图像中估计3D点云，然后将每个点转换为高斯函数，使用随机梯度下降进行训练。
• 姿态依赖非刚性变形处理：TaoAvatar将复杂的非刚性变形分解为刚性变形和形状变形两部分，通过知识蒸馏技术将形状变形“烘焙”到轻量级的MLP网络中。能高效处理复杂的姿态依赖非刚性变形，同时保持虚拟形象的逼真度和可控性。
• 可学习的高斯混合形状：为了进一步增强虚拟形象的外观细节，TaoAvatar引入了可学习的高斯混合形状。通过训练神经网络学习不同姿态和表情下的高斯混合形状参数，然后将这些参数应用到虚拟形象上。使虚拟形象在不同姿态和表情下都能保持极高的保真度。
• 实时渲染与优化：TaoAvatar采用多种优化技术，如GPU加速、减少不必要的计算、优化模型结构和参数等，实现高质量的实时渲染。在高清立体显示设备如Apple Vision Pro上，能保持每秒90帧的流畅运行。

TaoAvatar的项目地址

• 项目官网：https://pixelai-team.github.io/TaoAvatar/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.17032

TaoAvatar的应用场景

• 电子商务直播：创建逼真的虚拟主播，提升用户体验并降低人力成本。
• 全息通信：在远程通信中生成逼真的虚拟形象，增强沉浸感。
• 虚拟会议：参与者可使用个性化的虚拟形象进行交流，增强互动性。
• 在线教育：利用虚拟人进行在线课程教学，增加趣味性。
• 虚拟娱乐：在游戏和虚拟现实应用中创建个性化的虚拟角色。