产品库

快速因果视频生成器，实现即时视频生成。

CausVid是一个先进的视频生成模型，它通过将预训练的双向扩散变换器适配为因果变换器，实现了即时视频帧的生成。这一技术的重要性在于它能够显著减少视频生成的延迟，使得视频生成能够以交互式帧率（9.4FPS）在单个GPU上进行流式生成。CausVid模型支持从文本到视频的生成，以及零样本图像到视频的生成，展现了视频生成技术的新高度。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

高性能AI加速器，专为AI工作负载设计。

Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器，它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建，具备出色的MLPerf基准性能，旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序，能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器，英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

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。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

轻量级但功能强大的多模态模型家族。

Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

Rayscape | 放射学人工智能

Rayscape是一款先进的放射学人工智能解决方案，通过使用前沿的深度学习技术，提高X射线和CT的准确性和效率。我们为肺癌筛查、诊断成像和肿瘤学提供AI辅助诊断。

打造人工智能未来

Anthropic是一款人工智能平台，通过深度学习和自然语言处理等技术，提供先进的人工智能解决方案。我们的产品具有强大的功能和优势，可应用于图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。定价灵活合理，定位为帮助用户实现人工智能应用的目标。无论您是开发者、研究人员还是企业，Anthropic都能满足您的需求。

让您的AI助手像人类一样交流

Quickchat AI是一款帮助公司构建自己的多语言AI助手的技术。借助我们的无代码平台和强大的集成功能，公司可以构建会话式AI界面，并将其连接到任何网站、产品、应用、游戏或智能设备。Quickchat AI由生成式AI模型（如GPT-3）驱动，可以实现多语言的自然对话，并提供自动化客户支持、线索生成等功能。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。

UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。

UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新智能模型，支持快速响应和深度推理。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新混合推理模型，能够实现快速响应和深度推理的无缝切换。它在编程、前端开发等领域表现出色，并通过 API 提供对推理深度的精细控制。该模型不仅提升了代码生成和调试能力，还优化了对复杂任务的处理，适用于企业级应用。其定价与前代产品一致，输入每百万 token 收费 3 美元，输出每百万 token 收费 15 美元。

一个专注于超大规模系统设计和优化的工具，提供高效解决方案。

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型，擅长推理和代码生成。

Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数，经过8000亿个token的训练，在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量，能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤，从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布，支持社区共享和协作，用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具，尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。

Lumina-Video 是一个用于视频生成的初步尝试项目，支持文本到视频的生成。

Lumina-Video 是 Alpha-VLLM 团队开发的一个视频生成模型，主要用于从文本生成高质量的视频内容。该模型基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本提示生成对应的视频，具有高效性和灵活性。它在视频生成领域具有重要意义，为内容创作者提供了强大的工具，能够快速生成视频素材。目前该项目已开源，支持多种分辨率和帧率的视频生成，并提供了详细的安装和使用指南。

VideoJAM 是一种用于增强视频生成模型运动连贯性的框架。

VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制（Inner-Guidance），利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成，从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性，同时保持高质量的视觉效果，且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改，即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景，尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。

AI研究资源导航网站，提供AI研究资源、文档和实践案例

DeepResearch123是一个AI研究资源导航平台，旨在为研究人员、开发者和爱好者提供丰富的AI研究资源、文档和实践案例。该平台涵盖了机器学习、深度学习和人工智能等多个领域的最新研究成果，帮助用户快速了解和掌握相关知识。其主要优点是资源丰富、分类清晰，便于用户查找和学习。该平台面向对AI研究感兴趣的各类人群，无论是初学者还是专业人士都能从中受益。目前平台免费开放，用户无需付费即可使用所有功能。

MatAnyone 是一个支持目标指定的稳定视频抠像框架，适用于复杂背景。

MatAnyone 是一种先进的视频抠像技术，专注于通过一致的记忆传播实现稳定的视频抠像。它通过区域自适应记忆融合模块，结合目标指定的分割图，能够在复杂背景中保持语义稳定性和细节完整性。该技术的重要性在于它能够为视频编辑、特效制作和内容创作提供高质量的抠像解决方案，尤其适用于需要精确抠像的场景。MatAnyone 的主要优点是其在核心区域的语义稳定性和边界细节的精细处理能力。它由南洋理工大学和商汤科技的研究团队开发，旨在解决传统抠像方法在复杂背景下的不足。

Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架，统一多模态理解和生成。

Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型，能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径，解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突，提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景，例如图像生成和文本理解。

Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。

Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型，旨在生成高质量的视频描述，并具备强大的视频理解能力。该模型通过两阶段训练策略（多任务预训练和多粒度指令微调）显著提升了视频描述的精度和细节。其主要优点包括高精度的视频描述能力、对复杂视频内容的理解能力以及在多个视频理解基准测试中取得的 SOTA（State-of-the-Art）结果。Tarsier 的背景基于对现有视频语言模型在描述细节和准确性上的不足进行改进，通过大规模高质量数据训练和创新的训练方法，使其在视频描述领域达到了新的高度。该模型目前未明确定价，主要面向学术研究和商业应用，适合需要高质量视频内容理解和生成的场景。

一种新颖的图像到视频采样技术，基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。

leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法，将静态图像转换为动态视频，为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景，如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布，供开发者和研究人员免费使用，未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。

在线学习Python、AI、大模型、AI写作绘画课程，零基础轻松入门。

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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。