产品库

一款用于生成信息图表的视觉文本渲染工具。

BizGen 是一个先进的模型，专注于文章级别的视觉文本渲染，旨在提升信息图表的生成质量和效率。该产品利用深度学习技术，能够准确渲染多种语言的文本，提升信息的可视化效果。适合研究人员和开发者使用，助力创造更具吸引力的视觉内容。

用创意信息图表回顾你的2024年旅行

Venngage的'2024 Travel Wrapped'是一个在线工具，它通过使用人工智能技术，帮助用户将他们的旅行经历转化为引人注目的信息图表。这个工具不仅让用户能够以一种创新和难忘的方式回顾他们的旅行年，而且还提供了一个平台，让用户能够通过上传旅行照片和输入旅行目的地来个性化他们的旅行总结。'2024 Travel Wrapped'的主要优点在于它的用户友好性、直观的设计界面和丰富的模板库，使得即使是设计新手也能轻松创建出专业级别的视觉内容。

文本到信息图表的快速转换器。

Text2Infographic是一个在线AI信息图表生成器，它允许用户在大约2分钟内将文本内容转换为视觉吸引力强的信息图表。这个工具不需要用户具备设计技能，可以大幅简化信息图表的创建过程，适合需要快速制作专业信息图表的用户。

智能可视化 - AI信息图表生成器

SmartVisuals是一个免费使用的AI信息图表生成器。使用它可以自动创建和编辑信息图表的文本和图像，借助AI的力量。

快速创建自定义信息图表

Piktochart AI 通过任何主题的数据生成定制信息图表。真正的品牌对齐，生动的视觉效果和快速创建，所有这些都是免费的。

免费AI生成的信息图表生成器

Infografix是一个免费的信息图表生成器，利用人工智能来创建多种类型的信息图表。无需设计技能！您可以从任何地方创建信息图表，包括列表、层次结构、时间线、循环和流程图。Infografix还可以生成内容，通过AI来帮助您进行设计，节省时间和精力。

从合成数据中学习视觉表示模型

该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

视觉语言模型，结合图像和文本信息进行智能处理。

Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型（VLM），选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型（LLM），并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练，包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源，旨在推动多模态性能的发展，特别是在图像和文本的结合处理方面。

基于深度学习的高质量文本到语音合成模型

F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成（TTS）模型，它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时，不仅追求高自然度，还注重语音的清晰度和准确性，适用于需要高质量语音合成的各种应用场景，如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布，用户可以方便地下载和部署，支持多种语言和声音类型，具有很高的灵活性和可扩展性。

一键生成基于关键词的信息图表

Infographic Ninja是一款自动化信息图表生成工具，可根据关键词快速生成信息图表。它提供多种模板选择，能够自定义图标颜色并智能选择适当的图标。利用人工智能生成问题和答案，也可以编写自定义的问题和答案。用户还可以下载FAQSchema.org以匹配问题和答案，提升搜索引擎优化效果。该工具还提供一键分享到社交媒体的按钮，并为WordPress提供嵌入图片的代码和复制嵌入代码按钮，增加传播和反向链接的效果。用户可以跳过Logo或副标题，以及跳过问题或标题，并可以在3到7个问题/条目之间选择。

基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习框架

Vision Mamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在 ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。

深度学习、表示学习、细粒度分类

xinsir (qi) 是一个关于深度学习、表示学习和细粒度分类的产品。它提供了强大的功能和技术，具有主要优点和背景信息。该产品具有多个模型可供选择。

DeepTutor 是一款专注于学术论文阅读的智能助手，支持文本、图表、公式等深度理解。

DeepTutor 是一款面向学术研究与学习的智能工具，通过 AI 技术为用户提供深度的文档解读服务。它不仅能够提取文本信息，还能理解图表、公式等复杂内容，帮助用户快速获取关键信息。该产品主要面向学生、研究人员以及专业人士，旨在提高他们的学习和研究效率。目前，DeepTutor 提供免费试用，用户可以通过上传文件并选择不同的生成模型来体验其强大的功能。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

自动生成数据可视化、生成信息图表格

GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。

AI驱动的智能信息图表生成器

EzyGraph是一个利用人工智能技术，将文本、博客内容或URL快速转换成信息图表的平台。它通过简化数据可视化的过程，帮助用户创建清晰、吸引人的视觉故事，提升内容的吸引力和传播效率。产品的主要优点包括一键式内容转换、智能图标匹配、自定义模板和轻量级而强大的编辑器。EzyGraph适合需要快速制作专业级信息图表的各类内容创作者，包括博主、教育工作者、营销团队和社交媒体经理等。

深度学习驱动的三维重建技术

VGGSfM是一种基于深度学习的三维重建技术，旨在从一组不受限制的2D图像中重建场景的相机姿态和3D结构。该技术通过完全可微分的深度学习框架，实现端到端的训练。它利用深度2D点跟踪技术提取可靠的像素级轨迹，同时基于图像和轨迹特征恢复所有相机，并通过可微分的捆绑调整层优化相机和三角化3D点。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三个流行数据集上取得了最先进的性能。

深度学习天气预测模型

GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型，专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术，能够预测天气变化，提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用，有助于更好地理解和预测天气模式，对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。

深度学习API，简单、灵活、强大

Keras是一个为人类设计的API，遵循最佳实践，简化认知负荷，提供一致而简单的API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数，并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras，您的代码库更小，更易读，更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快，并且更容易在每个平台（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备）上部署。

深度洞察和智能知识映射的免费AI搜索引擎

Hika AI是一款免费的知识获取引擎，通过实时搜索网络和自带知识库，为用户提供深度思考的答案。它不仅提供文字信息，还通过图表分析直观展现概念间的关系，支持对段落进行深入解读，并提供关键点追问，以满足用户的搜索习惯。Hika AI目前处于产品开发的早期阶段，将在未来进行大量迭代。

视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。

Florence-VL是一个视觉语言模型，通过引入生成式视觉编码器和深度广度融合技术，增强了模型对视觉和语言信息的处理能力。该技术的重要性在于其能够提升机器对图像和文本的理解，进而在多模态任务中取得更好的效果。Florence-VL基于LLaVA项目进行开发，提供了预训练和微调的代码、模型检查点和演示。

深入理解深度学习的原理与应用

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。

基于强化学习技术的视觉思考模型，理科测试行业领先

Kimi视觉思考模型k1是基于强化学习技术打造的AI模型，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。在数学、物理、化学等基础科学学科的基准能力测试中，k1模型的表现超过了全球标杆模型。k1模型的发布标志着AI在视觉理解和思考能力上的新突破，尤其在处理图像信息和基础科学问题上展现出色的表现。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。

VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架，旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务，还能泛化到未见过的任务，通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验，为图像生成提供了强有力的支持。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

从零开始学习深度学习，实现GPT模型

zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习，并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业，社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践，通过解决实际问题（如天气预测、语言翻译等）来深入讲解深度学习的理论基础，如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始，逐步深入到复杂主题，如变换器、GPU编程和分布式训练。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

深度学习模型训练脚本集

x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集，包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练，支持512x512和1024x1024图片尺寸，并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率，对于AI图像生成领域具有重要意义。