UMI可以将人类在复杂环境下的操作技能直接转移给机器人，无需人类编写详细的编程指令。
也就是通过人类亲自操作演示然后收集数据，直接转移到机器人身上，使得机器人能够快速学习新任务
UMI整合了精心设计的策略接口，包括推理时延匹配和相对轨迹动作表示，使得学习到的策略不受硬件限制，可跨多个机器人平台部署。
YOLOv8能够在图像或视频帧中快速准确地识别和定位多个对象，还能跟踪它们的移动，并将其分类。
除了检测对象，YOLOv8还可以区分对象的确切轮廓，进行实例分割、估计人体的姿态、帮助识别和分析医学影像中的特定模式等多种计算机视觉任务。
它可以根据文字描述来生成视频。但它不是基于扩散模型，而本身就是个LLM，可以理解和处理多模态信息，并将它们融合到视频生成过程中。
不仅能生成视频，还能给视频加上风格化的效果，还可修复和扩展视频，甚至从视频中生成音频。
一条龙服务…
例如，VideoPoet 可以根据文本描述生成视频，或者将一张静态图片转换成动态视频。它还能理解和生成音频，甚至是编写用于视频处理的代码。
支持上传图片和文字提示生成视频
从官网提供的演示视频来看，质量非常高，是Runway的强有力竞争者。
支持通过相机运动来控制视频的生成过程。
生活中的老年人经常有这样的经历，出门后总想不起来自己有没有锁门，有些东西每天都在用却想不起来它叫什么，甚至有时候会忘记了回家的路……小心，这些可能都是阿尔茨海默症（AD）的征兆，它就好比脑海中的“橡皮擦”，会将记忆一点点擦除，严重威胁老年人健康。
OpenAI在2019年8月份就推出了他们的一音乐生成模型：Jukebox
Jukebox能够根据提供的歌词、艺术家和流派信息生成多种流派和艺术家风格的完整音乐和人声歌曲。
最牛P的是，3年前的质量就已经这样了…
而且据说Jukebox 2即将发布
通过连接大语言模型与多模态适配器和扩散解码器，AnyGPT实现了对各种模态输入的理解和能够在任意模态中生成输出的能力。
也就是可以处理任何组合的模态输入（如文本、图像、视频、音频），并生成任何模态的输出…
实现了真正的多模态通信能力。
这个项目之前叫NExT-GPT
可以根据不同性别和体型自动调整，和模特非常贴合。也可以根据自己的需求和偏好调整试穿效果
OOTDiffusion支持半身模型和全身模型两种模式。
将运行在 Groq 上的 Llama-70B 模型与 Whisper 模型结合，实现了几乎零延迟的性能。
如果在GPT 4或者未来更高版本GPT 5能实现这速度，想象空间很大，几乎秒级就能写一本书出来，AI实时通话都不是问题！