# 視覺任務

SRM是一種基於去噪生成模型的空間推理框架，用於處理連續變量集合的推理任務。它通過為每個未觀測變量分配獨立的噪聲水平，逐步推斷出這些變量的連續表示。該技術在處理複雜分佈時表現出色，能夠有效減少生成過程中的幻覺現象。SRM首次證明了去噪網絡可以預測生成順序，從而顯著提高了特定推理任務的準確性。該模型由德國馬普信息研究所開發，旨在推動空間推理和生成模型的研究。

VisionAgent是一個強大的工具，它利用人工智能和大語言模型（LLM）來生成代碼，幫助用戶快速解決視覺任務。該工具的主要優點是能夠自動將複雜的視覺任務轉化為可執行的代碼，極大地提高了開發效率。VisionAgent支持多種LLM提供商，用戶可以根據自己的需求選擇不同的模型。它適用於需要快速開發視覺應用的開發者和企業，能夠幫助他們在短時間內實現功能強大的視覺解決方案。VisionAgent目前是免費的，旨在為用戶提供高效、便捷的視覺任務處理能力。

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。