隨著Sora的成功發(fā)布，視頻DiT模型得到了大量的關(guān)注和討論。設(shè)計穩(wěn)定的超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直是視覺生成領(lǐng)域的研究重點。DiT[1]的成功為圖像生成的規(guī)?；峁┝丝赡苄浴Ｈ欢?，由于視頻數(shù)據(jù)的高度結(jié)構(gòu)化與復(fù)雜性，如何將DiT擴展到視頻生成領(lǐng)域卻是一個挑戰(zhàn)，來自上海人工智能實驗室的研究團隊聯(lián)合其他機構(gòu)通過大規(guī)模的實驗回答了這個問題。早在去年11月，該團隊就已經(jīng)開源了一款與Sora技術(shù)相似的自研模型：Latte。作為全球首個開源...

1.概述當(dāng)今電商領(lǐng)域，內(nèi)容營銷的形式正日趨多樣化，視頻內(nèi)容以其生動鮮明的視覺體驗和迅捷高效的信息傳播能力，為商家創(chuàng)造了新的機遇。消費者對視頻內(nèi)容的偏好驅(qū)動了視頻創(chuàng)意供給的持續(xù)增長，視覺內(nèi)容作為連接消費者和商品的橋梁，在廣告系統(tǒng)中正變得日益重要。然而，與傳統(tǒng)的圖文內(nèi)容相比，視頻內(nèi)容的制作難度和成本都要高得多。制作一個高質(zhì)量的視頻需要專業(yè)的技能、設(shè)備以及時間，這使得成品的質(zhì)量層次不齊，且難以批量化生...

一、業(yè)務(wù)背景隨著以O(shè)penAI為代表的AI生成式技術(shù)不斷突破，在萬物皆可向量化的時代直接帶動向量計算和存儲需求大幅提升，讓向量存儲和計算技術(shù)關(guān)注度達到新高，業(yè)界涌現(xiàn)出各類向量數(shù)據(jù)庫。阿里媽媽擁有豐富的AI應(yīng)用場景，我們基于過去在向量引擎的積累和AI場景下需求，在近五年時間里不斷迭代升級，沉淀出DolphinVectorDB，具有大規(guī)模、高性能、低成本且易開發(fā)的優(yōu)勢，在媽媽內(nèi)容風(fēng)控、營銷知識問答、達摩盤人群AI圈人和AI經(jīng)營分...