在人工智能领域，字节跳动商业化技术团队的最新成果Infinity模型，以其卓越的性能和创新的技术，成为自回归文生图领域的新王者。这款新开源的模型不仅在图像生成质量上超越了Stable Diffusion3，还在推理速度上展现了显著优势。Infinity模型的核心创新在于采用了Bitwise Token的自回归框架，这一框架通过预测下一级分辨率的+1或-1构成的细粒度“Bitwise Token”，显著提升了模型对高频信号的捕捉能力，从而生成细节更加丰富的图像。此外，Infinity模型将词表扩展到无穷大，极大地增强了Image tok

在图像生成领域，高分辨率和逼真图像的任务一直面临多重挑战，特别是在文本到图像的合成过程中。传统的生成方法大多依赖于扩散模型和变换自回归（VAR）框架。这些模型虽然能够产生高质量的图像，但需要消耗大量计算资源，这使得它们在实时应用中显得不够灵活。与此同时，VAR 模型在处理离散标记时容易产生累积误差，导致生成的图像细节丢，从而影响图像的真实感。为了克服这些不足，字节跳动的研究团队推出了名为 “Infinity” 的全新框架，该框架旨在提升文本到图像合成的

近日，来自多家中国科研机构的研究团队重磅发布了名为Infinity-MM的超大规模多模态数据集，并基于该数据集训练出了一个性能卓越的AI模型Aquila-VL-2B。这一突破为多模态AI发展注入了新动力。Infinity-MM数据集规模惊人，共包含四大类数据:1000万条图像描述、2440万条通用视觉指令数据、600万条精选高质量指令数据，以及300万条由GPT-4等AI模型生成的数据。研究团队采用开源AI模型RAM++进行图像分析和信息提取，并通过独特的六大类分类系统确保生成数据的质量和多样性。图源备注：图片由AI生成

近日，来自多家中国机构的研究团队成功创建了 “Infinity-MM” 数据集，这是目前最大规模的公开多模态 AI 数据集之一，同时训练出了一款性能卓越的小型新模型 ——Aquila-VL-2B。该数据集主要包含四大类数据:1000万条图像描述、2440万条一般视觉指令数据、600万条精选高质量指令数据，以及300万条由 GPT-4和其他 AI 模型生成的数据。在生成方面，研究团队利用现有的开源 AI 模型。首先，RAM++ 模型分析图像并提取重要信息，随后生成相关问题和答案。此外，团队还构建了一种特殊的分类系统，

智源研究院推出了一个名为Infinity-Instruct的千万级指令微调数据集，旨在提升语言模型在对话等方面的性能。近日，Infinity Instruct完成了新一轮迭代，包括Infinity-Instruct-7M基础指令数据集和Infinity-Instruct-Gen对话指令数据集。