Category: AI工具

Skywork Deep Research Agent v2是什么

Skywork Deep Research Agent v2是昆仑万维推出的升级版深度研究智能体，作为天工超级智能体的核心引擎，具备多模态深度调研能力，首次整合多模态检索、理解和生成功能，支持处理图文混排信息，生成高质量报告。Skywork Deep Research Agent v2具备多模态深度浏览器智能体功能，能模拟人类浏览网页，分析社交媒体内容，生成可视化报告或独立网站。Skywork Deep Research Agent v2在深度信息搜索和复杂任务执行上表现卓越，基于高质量数据训练、端到端强化学习和高效并行推理技术，显著提升推理性能和效率，为用户提供更高质量和更高效的AI体验。

Skywork Deep Research Agent v2的主要功能

• 整合多模态信息：将多模态检索、理解和生成能力整合到深度研究中，能处理图文混排信息，避免因忽略图片等非文本信息而导致的决策依据缺失。
• 高质量报告生成：在生成文档时，自动分析图片并将其作为高质量配图插入，或整合图片信息生成新的图表，显著降低读者理解成本。
• 深度多模态内容理解：能分析社交媒体帖子中的图片、视频及评论情感，提供更全面的信息洞察。
• 自动化数据分析与报告：自动生成直观易懂的可视化报告。
• 一键式网站部署：将关键图片与分析内容生成独立网站，便于成果展示和团队分享。
• 无缝融入工作流：与信息检索智能体或文档智能体联动，提升办公效率。

Skywork Deep Research Agent v2的技术原理

• 多模态爬取技术（MM-Crawler）：能高效爬取互联网上的多模态数据，包括文本、图片、视频等，确保信息的完整性和多样性。基于多模态信息的长距离收集，确保在处理复杂任务时能够获取足够的上下文信息。
• 异步并行Multi-Agent多模态理解架构：多个Agent协同工作，基于异步并行的方式处理多模态数据，提升理解和生成的效率。
• 多模态结果呈现能力：将多模态信息用直观、易懂的方式呈现，例如在文档中插入高质量图片或生成新的图表。
• 端到端强化学习：基于系统化的高质量数据合成流程，生成符合多样性、正确性、唯一性、可验证性和挑战性五大标准的训练数据集。在训练过程中动态调整训练难度，确保模型始终在“学习区”内高效迭代。基于生成式奖励模型和密集奖励结构，提升模型的学习效率和最终性能。

Skywork Deep Research Agent v2的项目地址

• 全球官网： Skywork.ai
• 中国官网：天工

Skywork Deep Research Agent v2的应用场景

• 行业研究与报告生成：快速生成包含最新数据和趋势分析的专业行业研究报告，支持多种格式导出，助力企业决策。
• 教育内容创作：为教师生成教学PPT、科普视频等教育资源，支持多种风格和多媒体内容，提升教学效果。
• 市场营销方案制定：根据产品特点和目标受众，自动生成包含市场分析、营销策略和预期效果的营销方案演示文稿。
• 数据分析与可视化：上传原始数据后，自动生成数据表格、图表和分析报告，帮助财务和市场部门快速洞察数据趋势。
• 多媒体内容创作：输入创意主题，生成包含图文、动画和语音讲解的多媒体内容，如播客、网页或科普视频，提升内容创作效率。

hunyuan-large-vision 是什么

hunyuan-large-vision 是腾讯推出的多模态理解模型，基于MoE架构，激活参数达52B，支持图像、视频和3D空间输入。模型在国际知名的大模型竞技场“LMArena Vision排行榜”上取得1256分，位列第五名（国内模型第一名），展现了卓越的多语言能力和用户体验。模型由数十亿参数的混元ViT视觉编码器、自适应下采样机制的MLP连接器模块和389B参数的MoE语言模型组成，经过高质量多模态指令数据训练，具备强大的视觉和语言理解能力，广泛应用在拍照解题、视频理解、文案创作等场景。

hunyuan-large-vision 的主要功能

• 图像理解：能精准识别和理解各种分辨率的图像内容，支持拍照解题、图像分类、物体识别等任务。
• 视频理解：支持对视频内容进行分析和总结，支持视频理解、视频通话辅助等功能。
• 多语言交互：支持多种语言的输入和输出，具备出色的多语言理解和翻译能力。
• 3D空间理解：能处理3D空间数据，支持三维空间的分析和理解。
• 文案创作：根据图像或视频内容生成相关的文字描述或文案，助力内容创作。

hunyuan-large-vision 的技术原理

• 视觉编码器（混元ViT）：用数十亿参数的视觉编码器，支持原生分辨率输入，能从图像和视频中精确提取视觉信息。
• MLP连接器模块：基于自适应下采样机制高效压缩视觉特征，连接视觉编码器和语言模型。
• MoE语言模型：拥有389B参数和52B激活参数，提供强大的多语言理解和推理能力。
• 高质量多模态指令数据：基于扩展高质量多模态指令数据（超过400B tokens），覆盖视觉识别、数学、科学等主题，提升模型性能。
• 拒绝采样微调：基于过滤错误和冗余数据，增强模型的推理能力和多语言鲁棒性。
• 知识蒸馏：从长思维链模型中提取知识，优化短思维链推理，提升模型在复杂任务中的表现。

hunyuan-large-vision 的项目地址

• 项目官网：https://vision.hunyuan.tencent.com/zh?tabIndex=0

hunyuan-large-vision 的应用场景

• 拍照解题：学生拍照上传题目，模型识别题目内容并提供解题思路或答案。
• 视频字幕生成：自动为视频生成字幕，支持多种语言，方便不同语言用户观看。
• 多语言文案创作：根据图像或视频内容生成不同语言的文案，适用于国际化内容创作。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：在VR或AR应用中，模型能理解3D空间中的物体和场景，提供交互提示。
• 智能客服：用户上传产品问题的图片，模型识别问题并提供解决方案。

Voost是什么

Voost 是NXN实验室推出创新的虚拟试穿和试脱模型，基于统一且可扩展的扩散 Transformer（DiT）框架开发。能同时处理虚拟试穿（try-on）和试脱（try-off）任务，生成高质量的图像结果。通过联合学习这两个任务，Voost 利用双向监督机制，使每对服装 – 人物数据能为两个方向的生成提供监督信号，显著增强了服装与身体的关系推理能力，无需依赖特定于任务的网络、辅助损失或额外的标签。

Voost的主要功能

• 双向虚拟试穿和试脱：Voost 能同时处理虚拟试穿（try-on）和试脱（try-off）任务，生成高质量的图像结果，支持用户查看穿着目标服装和脱下服装后的效果。
• 统一框架：通过单个扩散 Transformer（DiT）联合学习虚拟试穿和试脱任务，无需依赖特定任务的网络、辅助损失或额外标签，简化了模型结构并提升了效率。
• 增强关系推理：利用双向监督机制，使每对服装 – 人物数据都能为两个方向的生成提供监督信号，增强了服装与身体的关系推理能力。
• 鲁棒性提升：引入注意力温度缩放技术，增强模型对分辨率变化或掩码变化的鲁棒性；采用自纠正采样策略，通过双向一致性验证提升生成结果的稳定性和准确性。
• 高质量生成：在多个基准测试中，Voost 在服装对齐精度和视觉保真度方面均取得了最佳性能，展现出卓越的泛化能力，能生成逼真的试穿和试脱图像。
• 灵活的条件输入：支持灵活的条件输入，支持在生成方向和服装类别上进行条件化，增强模型的灵活性和适应性，适用于多种服装类别和人体姿势。

Voost的技术原理

• 统一的扩散 Transformer 框架：Voost 采用单个扩散 Transformer（DiT）联合学习虚拟试穿和试脱任务，通过双向监督机制，使每对服装 – 人物数据都能为两个方向的生成提供监督信号，增强服装与身体的关系推理能力。
• 双向监督机制：通过联合建模虚拟试穿和试脱任务，Voost 利用双向监督信号提升模型对服装与身体对应关系的理解，无需额外的标签或任务特定的网络。
• 注意力温度缩放：引入注意力温度缩放技术，调节注意力权重，增强模型对分辨率变化或掩码变化的鲁棒性，确保在不同输入条件下的稳定性和一致性。
• 自纠正采样策略：利用双向生成结果进行交叉一致性验证，通过自我校正采样策略提升生成结果的稳定性和准确性，确保生成图像的视觉一致性和逼真度。

Voost的项目地址

• 项目官网：https://nxnai.github.io/Voost/
• Github仓库：https://github.com/nxnai/Voost
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.04825

Voost的应用场景

• 电商平台：为用户提供虚拟试穿功能，帮助用户更直观地查看服装上身效果，提升购物体验，减少因尺寸或款式不合适导致的退货率，增加平台的转化率。
• 时尚设计：设计师可以通过 Voost 快速预览服装设计在不同人体模型上的效果，提前评估设计的可行性，优化设计流程，降低设计成本。
• 个性化定制：为消费者提供个性化的虚拟试衣体验，消费者可以根据自己的需求选择不同的服装款式、颜色和搭配，实现定制化服务，满足个性化需求。
• 服装展示：品牌和商家可以用 Voost 在线上展示服装，通过虚拟试穿功能吸引更多用户关注，提升品牌影响力和产品曝光度。
• 虚拟试衣间：为线下服装店提供虚拟试衣解决方案，减少顾客试衣等待时间，提高试衣效率，为顾客提供更丰富的试穿体验。

Skywork UniPic 2.0是什么

Skywork UniPic 2.0 是昆仑万维开源的高效多模态模型，专注于统一的图像生成、编辑和理解能力。模型基于2B参数的SD3.5-Medium架构，通过预训练、渐进式双任务强化策略和联合训练，实现生成与编辑任务的协同优化，性能超越多个大参数模型。模型支持文本到图像生成、图像编辑以及多模态理解，具备轻量高效、灵活切换的特点，助力开发者快速构建多模态应用。

Skywork UniPic 2.0的主要功能

• 图像生成：根据用户输入的文字描述，生成高质量的图像，支持多种风格和场景。
• 图像编辑：对现有图像进行内容修改、风格转换等操作，满足多样化的编辑需求。
• 多模态理解：能够理解图像内容并回答相关问题，支持复杂指令的执行和内容修改。

Skywork UniPic 2.0的技术原理

• 架构设计：基于2B参数的SD3.5-Medium架构，支持文本到图像生成和图像编辑任务。通过冻结生图编辑模块，结合多模态模型（如Qwen2.5-VL-7B）和连接器，构建理解、生成、编辑一体化的模型。
• 预训练：在大规模、高质量的图像生成和编辑数据集上进行预训练，使模型具备基础的生成和编辑能力。基于文本编码器和VAE编码器，将文本和图像作为条件输入，提升模型的多模态理解能力。
• 强化学习：基于Flow-GRPO框架，设计渐进式双任务强化策略，分别优化生成和编辑任务，避免任务间的相互干扰，提升模型的整体性能。
• 联合训练：通过连接器将多模态模型与生图编辑模块对齐，进行预训练。在连接器预训练的基础上，对连接器和生图编辑模块进行联合训练，进一步提升模型的性能。

Skywork UniPic 2.0的项目地址

• 项目官网：https://unipic-v2.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/SkyworkAI/UniPic/tree/main/UniPic-2
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Skywork/skywork-unipic2-6899b9e1b038b24674d996fd
• 技术论文：https://github.com/SkyworkAI/UniPic/blob/main/UniPic-2/assets/pdf/UNIPIC2.pdf

Skywork UniPic 2.0的应用场景

• 创意设计：快速生成广告、海报或插画，帮助设计师快速实现创意构思。
• 内容创作：为视频、动画或游戏开发生成关键帧、角色或场景，加速创作流程。
• 教育领域：根据教学内容生成相关图像或动画，辅助教学，提升学生的学习兴趣。
• 娱乐领域：生成个性化的社交媒体图片或虚拟现实场景，增强用户体验。
• 商业应用：生成产品概念图、包装设计或营销宣传图，助力商业项目快速推进。

AI Sheets是什么

AI Sheets 是 Hugging Face 开源的无代码数据处理工具，提供类似 Excel 的界面，让用户通过自然语言提示轻松调用数千种开源 AI 模型，完成数据的构建、丰富和转换。工具支持本地部署和在线使用，确保数据隐私，集成 Hugging Face Hub 的强大模型生态，涵盖文本生成、图像处理等任务。AI Sheets 支持批量数据处理、实时协作和网络搜索集成，极大简化数据处理流程，适合技术用户和非技术用户。

AI Sheets的主要功能

• 无代码操作：提供类似 Excel 的界面，用户无需编写代码，基于自然语言提示（prompt）定义任务。
• 海量模型支持：集成 Hugging Face Hub 的数千种开源模型，涵盖文本生成、图像处理等任务。
• 灵活部署：支持本地运行和在线使用，数据支持保留在本地，确保隐私。
• 批量数据处理：能高效处理大规模数据，支持批量标注和增强。
• 实时协作：支持多用户实时编辑数据集，加速团队协作。
• 网络搜索集成：自动搜索网络信息填充数据集，提升数据丰富度。

AI Sheets的项目地址

• 项目官网：https://huggingface.co/blog/aisheets
• GitHub仓库：https://github.com/huggingface/aisheets
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/aisheets/sheets

如何使用AI Sheets

• 在线体验：直接访问AI Sheets在线Demo体验地址，在浏览器中试用 AI Sheets，无需安装或配置，。
• Docker 部署：
  • 获取 Hugging Face Token：访问 Hugging Face 设置页面。运行以下命令：

export HF_TOKEN=your_token_here
docker run -p 3000:3000 \
-e HF_TOKEN=$HF_TOKEN \
huggingface/aisheets

• • 在浏览器中访问 http://localhost:3000。
• 本地部署：
  • 安装 Node.js 和 pnpm。克隆项目：

git clone https://github.com/huggingface/sheets.git
cd sheets

• • 设置环境变量并安装依赖：

export HF_TOKEN=your_token_here
pnpm install

• • 启动开发服务器：

pnpm dev

• • 在浏览器中访问 http://localhost:5173。
• 生产环境部署：
  • 构建生产应用：

pnpm build

• • 启动生产服务器：

export HF_TOKEN=your_token_here
pnpm serve

• • 在浏览器中访问 http://localhost:3000。

AI Sheets的应用场景

• 内容创作：生成带有描述和图像的产品目录，快速创建内容丰富的故事数据集，为电影、产品或服务构建评论集合。
• 数据分析和研究：从网络来源编译研究数据集，将非结构化内容转换为结构化数据，生成用在测试和开发的合成数据集。
• 商业应用：构建带有 AI 生成档案的客户数据集，创建用在营销的文本和图像内容，为机器学习模型生成训练数据。
• 教育和培训：生成用于教学的文本、图像和视频内容，帮助学生快速生成项目所需的数据集。
• 个人项目：生成博客文章的草稿和配图，创建个人兴趣项目的数据集，如旅行计划或收藏品目录。