数据集
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热门分类：
IWR-Bench 是一个专门用于评估多模态大语言模型（LVLMs）从用户交互视频中重建交互式网页能力的基准数据集。它包含近千条样本，每条样本带有详细的元信息，如交互复杂度、视觉复杂度、领域与子领域分类、录屏环境、动作序列（包括类型、参数、视觉评估标志等）以及对应的视频路径。该数据集主要面向视频理解与视觉问答任务，能够有效检验模型在理解用户操作意图并生成对应代码或结构化描述方面的表现。
LongCat-Video-Avatar 是一个统一的模型，能够根据音频驱动生成富有表现力和高度动态的角色动画。它支持多种生成模式，包括音频-文本生成视频、音频-文本-图像生成视频，以及视频延续，并且兼容单流和多流音频输入。该模型通过解耦无条件引导实现自然的人体动态，采用参考跳跃注意力避免内容重复，并利用跨块潜在拼接减少长序列中的像素退化。
LongCat-Image 是一个开源的、中英双语的图像生成基础模型，拥有60亿参数。它在保持高效性能的同时，在多个基准测试中超越了数倍于自身规模的模型，尤其擅长中文文字渲染，能准确稳定地生成常见汉字，并覆盖了广泛的汉字字典。此外，该模型通过创新的数据策略和训练框架，能够生成具有出色照片级真实感的图像。