inclusionAI/Ming

何を解決するか

Ming-flash-omni 2.0 は、マルチモーダル理解と合成を統合するオープンソースのオムニマルチモーダル大規模言語モデル（omni-MLLM）です。断片化されたAIシステムの限界に対処し、テキスト、画像、音声、動画の認識と生成を一つのフレームワーク内で統合することで、複雑なマルチモーダルタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成しています。

動作方法

このモデルは、合計1000億パラメータ、活性パラメータ60億のMixture-of-Experts（MoE）フレームワークを採用したLing-2.0アーキテクチャを使用しています。ネイティブなマルチタスクアーキテクチャにより、専用パイプラインでさまざまなモダリティを処理します：

• 視覚認知：高解像度の視覚キャプチャと知識グラフを組み合わせ、"視覚から知識"への合成を実現。
• 音声合成：連続自己回帰とDiffusion Transformer（DiT）ヘッドを統合したエンドツーエンドパイプラインにより、音声、音響、音楽を統合。ゼロショット音声クローンと感情制御を可能に。
• 画像生成：セグメンテーション、生成、編集を統合し、時空間的意味の分離と高ダイナミックコンテンツの生成を実現。

対象ユーザー

動画会話のストリーミング、制御可能な音声生成、高度な画像操作が可能な高性能なオープンソースマルチモーダルモデルを求める開発者や研究者。

主な特徴

• オムニモーダル機能：画像、テキスト、動画、音声の入力に対応し、テキスト、画像、音声の出力が可能。
• 専門レベルの認識：植物、動物、文化的な遺物の識別において高い精度を発揮。
• 没入型音声：ゼロショット音声クローンと感情・トーンの微細な制御が可能。
• 高度な画像編集：シームレスなシーン構成と文脈に応じたオブジェクト削除をネイティブでサポート。