SEED-Story
SEED-Story是一个基于大型语言模型（MLLM）的多模态长篇故事生成模型，能够根据用户提供的图片和文本生成丰富、连贯的叙事文本和风格一致的图片。，SEED-Story是一个基于大型语言模型（MLLM）的多模态长篇故事生成模型，能够根据用户提供的图片和文本生成丰富、连贯的叙事文本和风格一致的图片。它代表了人工智能在创意写作和视觉艺术领域的前沿技术，具有生成高质量、多模态故事内容的能力，为创意产业提供了新的可能性
工具简介与核心定位
需求人群 SEED-Story的目标受众主要是人工智能研究人员、数据科学家、创意产业专业人士以及对人工智能创作感兴趣的开发者。该模型能够帮助他们探索和实现创意写作和视觉艺术的新形式，提供一种全新的内容生成方式。 使用场景 使用SEED-Story生成基于特定历史事件的多模态故事。 结合用户上传的图片，生成个性化的儿童故事书。 为电影或游戏创作提供初始的故事概念和视觉设计。 产品特色 生成多模态长篇故事：结合文本和图片生成连贯的故事。 基于用户输入的图片和文本：作为故事的起点。 支持最多25个多模态序列的故事生成：尽管训练时最多使用10个序列。 图像风格和角色一致性：确保生成的图片在风格和角色上与故事文本一致。 大规模数据集StoryStream：为训练和基准测试多模态故事生成而设计。 模型权重和训练代码的发布：提供预训练的Tokenizer、De-Tokenizer和基础模型SEED-X。 支持指令调整：通过指令调整进一步优化模型性能。 使用教程 1. 克隆SEED-Story仓库到本地环境。 2. 安装依赖包，根据requirements.txt配置Python环境。 3. 下载并准备StoryStream数据集，用于训练和测试。 4. 使用提供的脚本进行数据集的分块处理，以提高训练效率。 5. 下载并保存预训练的模型权重到指定文件夹。 6. 运行inference脚本进行多模态故事生成。 7. 利用可视化脚本展示生成的故事和多模态注意力。 8. 通过GPT4 API进行生成结果的评估。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL准备训练数据并上传到SEED-Story平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
1. 准备训练数据并上传到SEED-Story平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
同类其它推荐 AI 工具
关于 SEED-Story 的常见问题
SEED-Story通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的训练模型工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
SEED-Story适合对训练模型有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。