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Liquid
Liquid
Liquid 模型适合需要进行视觉与文本生成结合的研究人员和开发者，特别是在自然语言处理和计算机视觉交叉领域的应用者。其独特的设计使得用户能够在没有复杂的外部依赖的情况下进行多模态任务。
AI模型图片生成#多模态#生成模型#人工智能#深度学习#视觉理解#文本生成编辑推荐开源
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产品介绍
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简介
Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。
截图
产品特色
图像与文本输入：支持同时处理图像和文本数据。
生成文本与图像：能够根据输入生成相应的文本或图像。
多模态学习：在同一特征空间中训练视觉和语言任务。
无缝集成：消除了对外部视觉模型的需求，简化了模型结构。
可扩展性：提供多种参数规模的模型，适应不同需求。
自动回归生成：实现高质量的文本和图像生成。
互促效应：在理解和生成任务中相互促进，提升整体性能。
灵活应用：适用于多种生成任务，具有广泛的应用潜力。
使用教程
访问 Liquid 模型页面。
选择合适的模型版本进行下载或使用。
准备输入的文本和图像数据。
将输入数据传入模型进行处理。
获取生成的文本或图像输出。
流量来源
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自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
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