🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
社交媒体时代，随着品牌和消费者的距离无限接近，用户情绪成为一股巨大的力量，可以成就一个品牌，也可能毁掉一个品牌。
用户只需在通义千问APP内输入“通义舞王”或“全民舞王”等口令，然后按照提示要求上传自己的照片。系统会在十几分钟内生成一个神形兼备的舞蹈视频，保留原形象的面部表情、身材比例、服装以及背景等特征。
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。
该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。