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智谱AI宣布《清影》AI视频生成工具上线,现已集成至智谱清言PC与APP端

发布时间:2024-12-26 21:00:06 作者:电子资源网 阅读:26次

近日消息,智谱AI在OpenDay活动上揭晓了其最新研发的AI大模型——清影(Ying)。该模型独树一帜,能够迅速将任何文本内容转化为视频形式,展现出非凡的创造力。

智谱AI宣布《清影》AI视频生成工具上线,现已集成至智谱清言PC与APP端

用户仅需提供文本提示,并选定心仪风格,如卡通3D、黑白默片、油画质感或电影级视觉效果,清影便能在短短30秒内生成1440x960分辨率的高清视频。目前,该技术已集成至清言App,向公众全面开放使用,标志着AI内容生成技术的又一里程碑式进步。

除了文本生成视频,清影还支持图片生成视频,带来表情包梗图、广告制作、剧情创作、短视频创作等新玩法。同时,基于清影的“照片动起来”小程序也将上线,AI能让旧照片中的人物或场景动起来。

清影API也已上线大模型开放平台bigmodel.cn,企业和开发者可以通过调用API的方式使用文生视频和图生视频的模型能力。清影采用了新型DiT模型架构,更高效地压缩视频信息,并充分融合文本和视频内容,提升了复杂指令遵从能力、内容连贯性和画面调度。

智谱AI CEO张鹏在活动中提到,清影底座的视频生成模型是CogVideoX,它融合了文本、时间和空间三个维度,参考了Sora的算法设计。CogVideoX相比前代推理速度提升了6倍,未来将推出更高分辨率、更长时长的生成视频功能。

用户可以通过智谱清言PC/APP上的“清影智能体”直接体验清影,将脑中的灵感转化为艺术视频创作。

智谱AI引领开源创新:CodeGeeX4-ALL-9B代码生成大模型震撼发布

近日消息,由智谱 AI 开发的 CodeGeeX 第四代模型,现已正式发布且开源。该模型属于 10B 参数以下性能最为出色、功能最为全面的代码生成大模型。自 2014 年发布第一代起,每半年便会进行一次更新,一直致力于增强代码生成的能力。

智谱AI引领开源创新:CodeGeeX4-ALL-9B代码生成大模型震撼发布

CodeGeeX提供代码补全、注释、修复、翻译等基础功能,以及联网问答、代码解释器、检索增强等高级功能,对个人用户完全免费,并在各种主流IDE中可用。个人用户数已超100万,企业版本也广泛应用于多个行业,并在中国信通院的评估中获得高评级。

CodeGeeX4系列模型的开源版本CodeGeeX4-ALL-9B,集多种编程开发功能于一体,覆盖了编程的多个场景,并在多个代码评测集上表现优异,展现了强大的代码生成能力。模型支持128K上下文,处理长代码文件,并在代码检索任务中实现100%准确度。此外,CodeGeeX4-ALL-9B是唯一实现Function Call的代码大模型,在函数调用测试中成功率超过90%。

CodeGeeX插件v2.12.0版本已全面接入第四代模型,带来更快的代码生成速度和多项功能创新,如自动生成项目README文件、长文本上下文记忆、跨文件分析和问答、本地模式支持,以及NL2SQL能力提升。这些功能增强了代码查找、理解和维护的效率,提升了开发体验。

用户可以通过升级IDE中的CodeGeeX插件或在插件市场搜索下载来体验最新技术。同时,智谱AI还发布了企业级CodeGeeX4代软硬一体机产品,提供代码仓库级补写、问答和检索增强,支持信创方案,适用于更多企业级应用场景。

智谱AI开源重磅:端侧大语言与多模态模型GLM-Edge系列

近日消息,智谱科技正式宣布开源其端侧大语言和多模态模型GLM-Edge系列。这一重大举措代表了公司在端侧实际应用场景中的一次关键性尝试,旨在推动端侧AI技术的广泛应用和发展。

智谱AI开源重磅:端侧大语言与多模态模型GLM-Edge系列

智谱科技希望通过开放这些先进的模型,鼓励更多的开发者和研究者参与到端侧AI技术的创新和应用中来,共同推动AI技术在各个领域的落地和发展。

GLM-Edge系列由四种不同尺寸的模型组成,包括GLM-Edge-1.5B-Chat、GLM-Edge-4B-Chat、GLM-Edge-V-2B和GLM-Edge-V-5B,分别针对手机、车机等移动平台以及PC等桌面平台进行了优化。

基于GLM-4系列的技术积累,智谱的研究团队对模型结构和尺寸进行了调整,以实现模型性能、实机推理效果和落地便利度之间的最佳平衡。通过与合作伙伴的深入合作和推理优化,GLM-Edge系列模型在一些端侧平台上展现出了卓越的运行速度。特别是在高通骁龙8Elite平台上,借助NPU算力和混合量化方案,1.5B对话模型和2B多模态模型能够实现每秒60tokens以上的解码速度,应用投机采样技术后,解码速度更是能达到每秒100tokens以上。

智谱开源的GLM-Edge系列模型不仅展示了公司在人工智能领域的技术实力,也为开发者和研究者提供了强大的工具和资源,以促进端侧AI应用的发展和创新。

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