在他们的 discord 里会不定期放内测功能的内测码，我用了下还行，对图片风格的一致性保持的不错。 Discord 邀请链接： https://discord.gg/BuTXPHmQub 下面是图文交错的一些案例，最终结果完成度不错。文字有叙事节奏，图片有场景变化，两者配合得挺自然。 注意看——我只给了一句话，SenseNova U1 就自动搭出了完整的故事框架。它选了 4 个关键画面做图文交错生成，每个画面都自动生成了完整的生图指令，包括场景描述、角色设定、画面风格，一口气搞定。
日日新 - 商汤科技大模型平台 | SenseNova 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
token plan公测免费，支持模型 SenseNova 6.7 Flash-Lite 与 SenseNova U1 Fast，赶紧冲 https://www.sensenova.cn/token-plan 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
商汤免费领 Token Plan(1500 次/5 小时) https://www.sensenova.cn/token-plan
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日日新 SenseNova 日日新 SenseNova - 商汤大模型 商汤日日新大模型，原生多模态，突破技术边界 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 8 日消息，商汤科技今日宣布，推出新一代轻量化多模态智能体模型商汤日日新 SenseNova 6.7 Flash-Lite。 同时，SenseNova Token Plan 限时免费开放，全线办公技能 SenseNova-Skills 同步在 GitHub 开源。 官方表示，SenseNova 6.7 Flash-Lite 专为“真实世界工作流”而生，采用原生多模态架构，能够像人类一样，能直接“看懂”复杂的网页布局、文档结构与财务图表，实现“看、想、做”一体化，可大幅提升数据分析、深度调研、PPT 生成等长链路复杂任务的成功率。 同时在取消了视觉转文本中间层后，它能以更小的参数量，实现智能体能力的跨越式提升，在权威智能体基准测试中取得同级别多项 SOTA。 它还可大幅降低推理过程中的 Token 消耗，在信息搜索等场景中 Token 消耗对比纯文本智能体直降 60%。 并可实现毫秒级反馈，更符合高频互动的生产环境需求。 此外，商汤正式发布了 SenseNova Token Plan，并同步开启 Token Plan 限时免费活动 。开发者首月可享受每 5 小时刷新 1500 次调用额度的无门槛调用配额，未来还将推出 Lite、Pro 等更多档位。 此外，商汤已将日日新 SenseNova 系列模型的核心能力封装为 SenseNova-Skills，并在 GitHub 开源。 IT之家附相关链接如下： SenseNova Skills 开源链接 ： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills/ SenseNova 6.7 Flash-Lite 技术详情 ： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova6.7
充分利用了 sensenova-6.7-flash-lite 和 sensenova-u1-fast 在可执行工具的软件使用即可，这里用 Cherry Studio 演示： 直接发送生图提示词即可： 系统提示词： （点击了解更多详细信息） 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
日日新 SenseNova 日日新 SenseNova - 商汤大模型 商汤日日新大模型，原生多模态，突破技术边界 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
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日日新 SenseNova 日日新 SenseNova - 商汤大模型 商汤日日新大模型，原生多模态，突破技术边界 可用三个模型 24 个帖子 - 17 位参与者 阅读完整话题
商汤刚开源了 SenseNova-U1 ，一个原生统一图文理解与生成的多模态模型家族。最大的特点是——不需要 VAE ，不需要视觉编码器，端到端一个 Transformer 搞定。 四个点： 1. 架构上消灭了 VAE 传统范式：CLIP 编码文本 → VAE 编码图像 → 去噪 → VAE 解码 → 出图。U1：像素级 token + 文本 token 直接拼接进同一个 Transformer 。理解就是 generation ，generation 就是 understanding 。这意味着在 ComfyUI 里，你不需要 VAEEncode 和 VAEDecode 节点。 2. 高密度信息图输出 — 文字不会糊 SD 的老用户应该深有体会：海报上的中文大概率是乱码恶魔。U1 的 SFT 版本用 32× 下采样率专门优化了这类场景，可以输出带大量文字的海报、信息图、PPT 、简历、漫画。文字渲染正确率远超扩散模型。 3. 原生图文交错生成一个模型、一次前向，同时输出文字和图片。比如做一份番茄炒蛋图文教程，它直接输出带穿插图片的完整教程页面。这在多模态模型里属于「原生能力」，不需要后期拼接或分步渲染。 4. 推理驱动的图像生成/编辑：这是我觉得最厉害的点。模型在出图之前会先做推理： - "木头密度小于水 → 会浮起来。铁块密度大于水 → 沉底。" - "茶水一小时后鞣质析出 → 颜色变深琥珀色。" - "糖+水会让鸡蛋浮力增大 → 鸡蛋会从杯底浮到中间。 然后生成符合物理逻辑的图像。同样的能力延伸到编辑场景——你说"把水换成高浓度盐水"，模型理解物理含义，输出鸡蛋浮起来的编辑结果。这一步不需要用户画 mask 。 链接汇总： - GitHub： https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 - HuggingFace： https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u1 - Discord： https://discord.gg/cxkwXWjp
sensetime.com 全面开源！商汤日日新SenseNova U1发布，迈向模型理解生成统一时代-新闻中心-SenseTime | 商汤科技 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题