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1モデル、3モダリティ:ByteDanceが画像・動画の理解・生成・編集を実現する「Lance」を公開

ByteDanceのインテリジェント創作研究室は、画像と動画の理解、生成、編集を単一のフレームワークで処理するオープンソースのネイティブ統一マルチモーダルモデル「Lance」を公開しました。活性化パラメータはわずか3B。デュアルストリームMixture-of-ExpertsアーキテクチャとModality-Aware Rotary Positional Encoding(MaPE)を採用し、4段階のトレーニングを経て、画像生成、動画生成、画像編集、動画理解など複数のベンチマークで最先端の結果を達成しています。Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されています。

ソースMarkTechPost著者: Asif Razzaq
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  • Lanceは画像・動画の理解、生成、編集を単一の共同トレーニングフレームワークで処理するネイティブ統一マルチモーダルモデルで、活性化パラメータは3Bのみ。
  • デュアルストリームMoEアーキテクチャとModality-Aware Rotary Positional Encoding(MaPE)を採用し、理解と生成の経路を分離しつつコンテキストを共有。
  • GenEval(0.90)、VBench(85.11)、MVBench(62.0)で統一モデル最高スコアを達成し、より大規模なモデルを凌駕。
  • モデルウェイトはApache 2.0でオープンソース化され、Hugging Faceで入手可能。

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