inclusionAI/Ming

解決的問題

Ming-flash-omni 2.0 是一個開源的全模態大語言模型（omni-MLLM），旨在統合多模態理解與合成。它克服了AI系統碎片化的限制，將文字、影像、音訊與影片的感知與生成能力整合於單一框架中，於複雜的多模態任務中達成最尖端的表現。

工作原理

此模型採用 Ling-2.0 架構，基於混合專家（MoE）框架，總參數量達1000億，活躍參數為60億。其採用原生多任務架構，透過專用流程處理多種模態：

• 視覺認知：結合高解析度視覺捕捉與知識圖譜，實現「視覺到知識」的合成。
• 音訊合成：採用統一的端對端流程，透過連續自回歸與擴散Transformer（DiT）頭整合語音、音訊與音樂，支援零樣本語音克隆與情感控制。
• 影像生成：統一分割、生成與編輯，實現時空語意解耦與高動態內容創作。

適用對象

尋求高效率、開源多模態模型，能實現影片對話串流、可控音訊生成與複雜影像操作的開發者與研究人員。

主要亮點

• 全模態能力：支援影像、文字、影片、音訊輸入，輸出文字、影像與音訊。
• 專家級感知：在識別植物、動物與文化遺產方面具備高準確度。
• 沉浸式音訊：支援零樣本語音克隆，並可細緻控制情感與音色。
• 高階影像編輯：原生支援無縫場景組合與情境感知的物件移除。