产品库

在线AI音乐生成器，将文本转化为音乐。

AI Music Generator Free Online是一个创新的音乐生成平台，利用先进的深度学习技术，将用户输入的文本转化为充满情感和高质量的音乐作品。该平台能够覆盖广泛的音乐风格，从古典音乐的复杂和声到现代电子音乐的动态节奏，都能轻松创作。它不仅能够生成完整的歌曲，而且在音质上能够与专业录音室制作相媲美。AI Music Generator的核心优势在于其出色的适应性和广泛的音乐范围，使其成为生成无与伦比音质的强大工具。它的庞大音乐库包含了多种风格，确保每首音乐作品不仅质量上乘，而且能够独特地符合用户的创意愿景。这种个性化的音乐生成方法保证了每首作品都是独特的艺术品，反映了创作者的特定意图和艺术感觉。

使用AI创作音乐，将任何想法转化为歌曲。

Jamboss是一个利用人工智能技术生成音乐的在线平台，用户可以通过简单的操作，将自己的想法或歌词转化为不同风格的音乐作品。该平台特别适合那些希望快速创作音乐但缺乏音乐制作技能的用户。Jamboss提供了易于使用的界面和丰富的功能，使用户能够轻松地创作个性化的音乐。

在线将歌词转换成歌曲的AI音乐生成器

ToMusic是一个创新的在线平台，利用先进的AI技术将文本内容转换成音乐。它提供了一个简单易用的界面，用户可以上传歌词或文本，系统会自动分析并生成与之相匹配的音乐作品。这种技术的出现极大地降低了音乐创作的门槛，使得非专业人士也能轻松创作出个性化的音乐。ToMusic的主要优点包括操作简便、生成速度快、音乐风格多样，并且支持多种语言，适合全球用户使用。此外，ToMusic还提供了多种定价计划，满足不同用户的需求，从免费试用到专业版，用户可以根据自己的创作需求选择合适的服务。

利用AI创作音乐

OpenMusic是一个基于人工智能的音乐创作模型，它利用深度学习技术，能够根据用户输入的指令或音乐片段生成新的音乐作品。这个模型在音乐制作和创作领域具有革命性的意义，因为它降低了创作音乐的门槛，让没有音乐背景的人也能创作出动听的音乐。

音乐创作平台，将文字转化为个性化音乐作品。

音疯是一个创新的音乐创作平台，它利用先进的AI技术，将用户的歌词和旋律动机转化为完整的音乐作品。用户可以通过简单的界面输入歌词，选择音乐风格，平台将自动生成具有个性化的音乐。音疯不仅为音乐爱好者提供了一个展示创意的舞台，也为专业音乐制作人提供了便捷的创作工具。该平台以其用户友好的界面和强大的创作功能，满足了不同层次用户的音乐创作需求。

AI音乐创作，一键生成个性化音乐。

AI Music FM 的 AI Music Generator是一个利用人工智能技术的音乐创作工具，它能够根据用户输入的文本、图像或歌词，生成不同风格和情感的音乐作品。该产品通过深度学习技术，从大量音乐作品中学习并融合创新，生成独特且无版权风险的音乐。它不仅为专业音乐制作人提供灵感，也降低了音乐创作的门槛，让更多音乐爱好者能够轻松参与到音乐创作中来。

在线AI音乐创作工具，快速生成个性化音乐。

SongGenerator是一个革命性的在线AI音乐创作工具，它允许用户通过简单的文本描述、歌词和风格输入，快速生成高质量的个性化音乐曲目。这个工具简化了音乐创作流程，无论是新手还是专业音乐人，都能轻松创作出符合自己需求的音乐。它支持多种音乐风格和流派，提供逼真的人声选项，并且所有生成的音乐都是免版税的，适合商业使用。

AI音乐创作，智能音乐生成平台

YourMusic是一个基于SUNO AI 3.5模型的人工智能技术音乐生成平台，它利用深度学习算法分析音乐数据和风格，融合音符、和弦和节奏，为音乐创作者、爱好者以及寻求独特音乐体验的用户提供个性化的音乐作品。

生成个性化、原创、免版税音乐的AI音乐创作软件

AIbstract是一款基于人工智能技术的音乐创作软件，可以为个人和专业人士提供虚拟作曲家和演奏家的服务。无需音乐技能，用户可以生成和实时播放个性化、原创、免版税的音乐。AIbstract集成了许多互补功能，以满足各种音乐需求和用例。用户可以通过AIbstract表达音乐需求，软件可以完成从音乐想法到音乐作品实时播放的所有步骤。AIbstract在云计算中运行，可以在任何设备上使用，甚至在性能不强的设备上也可以使用。AIbstract的音乐完全属于用户，用户可以自由使用这些音乐，包括分享、公开分发、注册版权管理服务和销售。

在线学习Python、AI、大模型、AI写作绘画课程，零基础轻松入门。

Mo是一个专注于 AI 技术学习和应用的平台，旨在为用户提供从基础到高级的系统学习资源，帮助各类学习者掌握 AI 技能，并将其应用于实际项目中。无论你是大学生、职场新人，还是想提升自己技能的行业专家，Mo都能为你提供量身定制的课程、实战项目和工具，带你深入理解和应用人工智能。

一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。

Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。

Frames 是 Runway 推出的高级图像生成基础模型，提供前所未有的风格控制和视觉保真度。

Frames 是 Runway 的核心产品之一，专注于图像生成领域。它通过深度学习技术，为用户提供高度风格化的图像生成能力。该模型允许用户定义独特的艺术视角，生成具有高度视觉保真度的图像。其主要优点包括强大的风格控制能力、高质量的图像输出以及灵活的创作空间。Frames 面向创意专业人士、艺术家和设计师，旨在帮助他们快速实现创意构思，提升创作效率。Runway 提供了多种使用场景和工具支持，用户可以根据需求选择不同的功能模块。价格方面，Runway 提供了付费和免费试用的选项，以满足不同用户的需求。

OmniThink 是一种通过模拟人类思考过程来提升机器写作知识密度的框架。

OmniThink 是一种创新的机器写作框架，旨在通过模拟人类的迭代扩展和反思过程，提升生成文章的知识密度。它通过知识密度指标衡量内容的独特性和深度，并通过信息树和概念池的结构化方式组织知识，从而生成高质量的长文本。该技术的核心优势在于能够有效减少冗余信息，提升内容的深度和新颖性，适用于需要高质量长文本生成的场景。

Seaweed-APT是一种支持实时单步生成1280x720 24fps视频的模型。

Seaweed-APT是一种用于视频生成的模型，通过对抗性后训练技术，实现了大规模文本到视频的单步生成。该模型能够在短时间内生成高质量的视频，具有重要的技术意义和应用价值。其主要优点是速度快、生成效果好，适用于需要快速生成视频的场景。目前尚未明确具体的价格和市场定位。

MangaNinja 是一种基于参考的线稿上色方法，可实现精确匹配和细粒度交互控制。

MangaNinja 是一种参考引导的线稿上色方法，它通过独特的设计确保精确的人物细节转录，包括用于促进参考彩色图像和目标线稿之间对应学习的块洗牌模块，以及用于实现细粒度颜色匹配的点驱动控制方案。该模型在自收集的基准测试中表现出色，超越了当前解决方案的精确上色能力。此外，其交互式点控制在处理复杂情况（如极端姿势和阴影）、跨角色上色、多参考协调等方面展现出巨大潜力，这些是现有算法难以实现的。MangaNinja 由来自香港大学、香港科技大学、通义实验室和蚂蚁集团的研究人员共同开发，相关论文已发表在 arXiv 上，代码也已开源。

InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型，用于通用用途和高级推理。

InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型，具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下，实现了比同级别模型低75%以上的训练成本，同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式，能够通过长思维链解决复杂的推理任务，同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源，适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。

强大的语言模型，拥有4560亿总参数，可处理长达400万token的上下文。

MiniMax-01是一个具有4560亿总参数的强大语言模型，其中每个token激活459亿参数。它采用混合架构，结合了闪电注意力、softmax注意力和专家混合（MoE），通过先进的并行策略和创新的计算-通信重叠方法，如线性注意力序列并行主义加（LASP+）、varlen环形注意力、专家张量并行（ETP）等，将训练上下文长度扩展到100万tokens，在推理时可处理长达400万tokens的上下文。在多个学术基准测试中，MiniMax-01展现了顶级模型的性能。

展示小型语言模型通过自我演化深度思考掌握数学推理能力的研究成果。

rStar-Math是一项研究，旨在证明小型语言模型（SLMs）能够在不依赖于更高级模型的情况下，与OpenAI的o1模型相媲美甚至超越其数学推理能力。该研究通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现“深度思考”，其中数学策略SLM在基于SLM的流程奖励模型的指导下进行测试时搜索。rStar-Math引入了三种创新方法来应对训练两个SLM的挑战，通过4轮自我演化和数百万个合成解决方案，将SLMs的数学推理能力提升到最先进水平。该模型在MATH基准测试中显著提高了性能，并在AIME竞赛中表现优异。

SVFR是一个用于视频人脸修复的统一框架。

SVFR（Stable Video Face Restoration）是一个用于广义视频人脸修复的统一框架。它整合了视频人脸修复（BFR）、着色和修复任务，通过利用Stable Video Diffusion（SVD）的生成和运动先验，并结合统一的人脸修复框架中的任务特定信息，有效结合了这些任务的互补优势，增强了时间连贯性并实现了卓越的修复质量。该框架引入了可学习的任务嵌入以增强任务识别，并采用新颖的统一潜在正则化（ULR）来鼓励不同子任务之间的共享特征表示学习。此外，还引入了面部先验学习和自引用细化作为辅助策略，以进一步提高修复质量和时间稳定性。SVFR在视频人脸修复领域取得了最先进的成果，并为广义视频人脸修复建立了新的范式。

由Google Research开发的预训练时间序列预测模型。

TimesFM是一个由Google Research开发的预训练时间序列预测模型，用于时间序列预测任务。该模型在多个数据集上进行了预训练，能够处理不同频率和长度的时间序列数据。其主要优点包括高性能、可扩展性强以及易于使用。该模型适用于需要准确预测时间序列数据的各种应用场景，如金融、气象、能源等领域。该模型在Hugging Face平台上免费提供，用户可以方便地下载和使用。

STAR是一种用于真实世界视频超分辨率的时空增强框架，首次将强大的文本到视频扩散先验集成到真实世界视频超分辨率中。

STAR是一种创新的视频超分辨率技术，通过将文本到视频扩散模型与视频超分辨率相结合，解决了传统GAN方法中存在的过度平滑问题。该技术不仅能够恢复视频的细节，还能保持视频的时空一致性，适用于各种真实世界的视频场景。STAR由南京大学、字节跳动等机构联合开发，具有较高的学术价值和应用前景。

使用人工智能轻松创作独特歌曲的免费工具。

Free AI Song Generator 是一款利用先进人工智能技术的音乐创作工具，能够根据用户的简单描述生成完整的歌曲。该产品的主要优点在于其高效的创作速度和高质量的音乐输出，用户可以在几分钟内获得专业水准的音乐作品。产品背景信息显示，它旨在帮助音乐爱好者、内容创作者和专业人士快速创作出符合需求的音乐，无需复杂的音乐制作知识。该工具是免费的，每天提供有限的免费生成次数，适合初学者和需要快速音乐解决方案的用户。

从穿着人身上生成平铺布料的模型

TryOffAnyone是一个用于从穿着人身上生成平铺布料的深度学习模型。该模型能够将穿着衣物的人的图片转换成布料平铺图，这对于服装设计、虚拟试衣等领域具有重要意义。它通过深度学习技术，实现了高度逼真的布料模拟，使得用户可以更直观地预览衣物的穿着效果。该模型的主要优点包括逼真的布料模拟效果和较高的自动化程度，可以减少实际试衣过程中的时间和成本。

70B参数的文本生成模型

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4是一个由Hugging Face托管的大型语言模型，专注于文本生成任务。该模型拥有70B个参数，能够理解和生成自然语言文本，适用于多种文本相关的应用场景，如内容创作、自动回复等。它基于深度学习技术，通过大量的数据训练，能够捕捉语言的复杂性和多样性。模型的主要优点包括高参数量带来的强大表达能力，以及针对特定任务的优化，使其在文本生成领域具有较高的效率和准确性。

微软开源的视频分词器家族

VidTok是微软开源的一系列先进的视频分词器，它在连续和离散分词方面表现出色。VidTok在架构效率、量化技术和训练策略上都有显著的创新，提供了高效的视频处理能力，并且在多个视频质量评估指标上超越了以往的模型。VidTok的开发旨在推动视频处理和压缩技术的发展，对于视频内容的高效传输和存储具有重要意义。

一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。

深度推理翻译模型，通过长思考链优化神经机器翻译。

DRT-o1是一个神经机器翻译模型，它通过长思考链的方式优化翻译过程。该模型通过挖掘含有比喻或隐喻的英文句子，并采用多代理框架（包括翻译者、顾问和评估者）来合成长思考的机器翻译样本。DRT-o1-7B和DRT-o1-14B是基于Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14B-Instruct训练的大型语言模型。DRT-o1的主要优点在于其能够处理复杂的语言结构和深层次的语义理解，这对于提高机器翻译的准确性和自然性至关重要。

基于扩散反转的多步图像超分辨率模型

InvSR是一种基于扩散反转的图像超分辨率技术，利用大型预训练扩散模型中丰富的图像先验来提高超分辨率性能。该技术通过部分噪声预测策略构建扩散模型的中间状态，作为起始采样点，并使用深度噪声预测器估计最优噪声图，从而在前向扩散过程中初始化采样，生成高分辨率结果。InvSR支持任意数量的采样步骤，从一到五步不等，即使仅使用单步采样，也展现出优于或媲美现有最先进方法的性能。

通过时间变化信号和声音模仿生成可控音频的模型

Sketch2Sound是一个生成音频的模型，能够从一组可解释的时间变化控制信号（响度、亮度、音高）以及文本提示中创建高质量的声音。该模型能够在任何文本到音频的潜在扩散变换器（DiT）上实现，并且只需要40k步的微调和每个控制一个单独的线性层，使其比现有的方法如ControlNet更加轻量级。Sketch2Sound的主要优点包括从声音模仿中合成任意声音的能力，以及在保持输入文本提示和音频质量的同时，遵循输入控制的大致意图。这使得声音艺术家能够结合文本提示的语义灵活性和声音手势或声音模仿的表现力和精确度来创造声音。

音乐创作与分享平台

MashApp Music是一个音乐应用，用户可以在此平台上轻松创作和分享音乐混音。它允许用户选择不同的歌曲部分进行混搭，创造出全新的音乐作品。该应用利用人工智能技术，推荐可能搭配良好的歌曲，使音乐创作变得更加简单有趣。MashApp Music旨在让非音乐专业人士也能享受到音乐创作的乐趣，并通过分享作品与朋友互动，增强音乐社交体验。