# Transformer模型

Stable Virtual Camera是Stability AI開發的一個1.3B參數的通用擴散模型，屬於Transformer圖像轉視頻模型。其重要性在於為新型視圖合成（NVS）提供了技術支持，能夠根據輸入視圖和目標相機生成3D一致的新場景視圖。主要優點是可自由指定目標相機軌跡，能生成大視角變化且時間上平滑的樣本，無需額外神經輻射場（NeRF）蒸餾即可保持高一致性，還能生成長達半分鐘的高質量無縫循環視頻。該模型僅可免費用於研究和非商業用途，定位是為研究人員和非商業創作者提供創新的圖像轉視頻解決方案。

ModernBERT-base是一個現代化的雙向編碼器Transformer模型，預訓練於2萬億英文和代碼數據，原生支持長達8192個token的上下文。該模型採用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架構改進，使其在長文本處理任務中表現出色。ModernBERT-base適用於需要處理長文檔的任務，如檢索、分類和大型語料庫中的語義搜索。模型訓練數據主要為英文和代碼，因此可能在其他語言上的表現會有所降低。

LLNL/LUAR是一個基於Transformer的模型，用於學習作者表示，主要用於作者驗證的跨領域遷移研究。該模型在EMNLP 2021論文中被介紹，研究了在一個領域學習的作者表示是否能遷移到另一個領域。模型的主要優點包括能夠處理大規模數據集，並在多個不同的領域（如亞馬遜評論、同人小說短篇故事和Reddit評論）中進行零樣本遷移。產品背景信息包括其在跨領域作者驗證領域的創新性研究，以及在自然語言處理領域的應用潛力。該產品是開源的，遵循Apache-2.0許可協議，可以免費使用。

Transformer Explainer是一個致力於幫助用戶深入理解Transformer模型的在線可視化工具。它通過圖形化的方式展示了Transformer模型的各個組件，包括自注意力機制、前饋網絡等，讓用戶能夠直觀地看到數據在模型中的流動和處理過程。該工具對於教育和研究領域具有重要意義，可以幫助學生和研究人員更好地理解自然語言處理領域的先進技術。

MusiConGen是一個基於Transformer的文本到音樂生成模型，它通過時間條件增強對節奏和和絃的控制。該模型從預訓練的MusicGen-melody框架中微調而來。它使用符號表示的和絃和節奏控制，並結合五種不同風格的文本描述來生成樣本。生成樣本的和絃通過BTC和絃識別模型進行估計，如論文中所述。

4M是一個用於訓練多模態和多任務模型的框架，能夠處理多種視覺任務，並且能夠進行多模態條件生成。該模型通過實驗分析展示了其在視覺任務上的通用性和可擴展性，為多模態學習在視覺和其他領域的進一步探索奠定了基礎。

VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 開發的大型視頻語言模型，專注於視頻內容的理解與生成。該模型在視覺問答和視頻字幕生成方面展現出卓越的性能，通過先進的空間時間建模和音頻理解能力，為用戶提供了一種新的視頻內容分析工具。它基於 Transformer 架構，能夠處理多模態數據，結合文本和視覺信息，生成準確且富有洞察力的輸出。

GRM是一種大規模的重建模型,能夠在0.1秒內從稀疏視圖圖像中恢復3D資產,並且在8秒內實現生成。它是一種前饋的基於Transformer的模型,能夠高效地融合多視圖信息將輸入像素轉換為像素對齊的高斯分佈,這些高斯分佈可以反投影成為表示場景的密集3D高斯分佈集合。我們的Transformer架構和使用3D高斯分佈的方式解鎖了一種可擴展、高效的重建框架。大量實驗結果證明了我們的方法在重建質量和效率方面優於其他替代方案。我們還展示了GRM在生成任務(如文本到3D和圖像到3D)中的潛力,通過與現有的多視圖擴散模型相結合。

Large World Models是一個利用RingAttention技術訓練的神經網絡，專注於處理長視頻和語言序列，以理解人類知識和多模態世界。它通過大規模數據集訓練，實現了前所未有的上下文大小，並開源了一系列70億參數的模型，能夠處理超過100萬標記的文本和視頻。