产品库

虚拟现实社交平台

IllusionDiffusion是一款虚拟现实社交平台，用户可以在其中创建自己的虚拟形象，与其他用户进行社交互动。IllusionDiffusion支持多种虚拟现实设备，包括头戴式显示器和智能手机，用户可以使用手势和语音进行操作。Spaces还提供了多种虚拟场景和游戏，让用户在虚拟世界中尽情探索和体验。IllusionDiffusion的定价策略灵活，提供了免费和付费两种服务方案。

体验个性化AI红娘、虚拟现实体验和递归匹配算法的下一代约会应用

dat(ai)ng是下一代约会应用，提供个性化AI红娘、虚拟现实体验和递归匹配算法。用户可以通过AI红娘获得个性化建议和问题解答，通过虚拟现实体验和递归匹配算法提供完美的约会建议。该应用还提供数据优化和奖励系统，用户可以通过数据优化和约会获得奖励点数和折扣。

通过 Pandora Avatars 创建逼真的虚拟形象，用于游戏、社交媒体和虚拟现实应用。

Pandora Avatars 是一款强大的 SaaS 工具，利用人工智能技术，可用于创建逼真的虚拟形象。它可以用于游戏开发、社交媒体和虚拟现实应用。Pandora Avatars 提供了丰富的功能，包括自定义人物特征、动画控制和情感表达。通过使用 Pandora Avatars，用户可以轻松地创建个性化的虚拟形象，并将其集成到各种应用中。该工具的优势在于其高度逼真的图像质量和灵活的定制选项。Pandora Avatars 的定价根据使用情况而定，提供不同的套餐和计费选项，以满足不同用户的需求。它定位于开发者、设计师和创作者，为他们提供一个简便且高效的方式来创建逼真的虚拟形象。

Immerse是一款VR语言课程和AI辅助练习的虚拟现实产品，帮助成年人流利地学习新语言。

Immerse是一款由专家设计的虚拟现实语言沉浸式学习平台，通过提供语言课程和AI辅助练习，帮助成年人流利地学习新语言。它的主要优点包括：通过虚拟现实技术提供身临其境的语言学习体验；结合AI技术提供个性化的语言练习；专业教师指导和实时反馈等。Immerse的定位是帮助成年人实现流利地说新语言的目标。

将2D RGB照片和视频转换为3D空间照片和视频

Depthify.ai是一个工具，可以将RGB图像转换为与Apple Vision Pro和Meta Quest兼容的各种空间格式。通过转换RGB图像为空间照片，可以为各种计算机视觉和3D建模应用提供支持。它可以生成深度图、立体图像和HEIC文件，可在Apple Vision Pro上使用。

一款基于深度学习的在线图像抠图工具

image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。

大规模实景数据集,用于深度学习三维视觉研究

DL3DV-10K是一个包含超过10000个高质量视频的大规模实景数据集,每个视频都经过人工标注场景关键点和复杂程度,并提供相机姿态、NeRF估计深度、点云和3D网格等。该数据集可用于通用NeRF研究、场景一致性跟踪、视觉语言模型等计算机视觉研究。

音频处理和生成的深度学习库

AudioCraft 是一个用于音频处理和生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的人工智能生成模型：AudioGen 和 MusicGen，可以生成高质量的音频。AudioCraft 还提供了 EnCodec 音频压缩 / 分词器和 Multi Band Diffusion 解码器等功能。该库适用于音频生成的深度学习研究。

Meta Quest 3S，混合现实体验新纪元。

Meta Quest 3S是一款混合现实头戴设备，提供沉浸式游戏体验、健身和娱乐功能，支持Facebook、Instagram和WhatsApp等应用且支持“Hey Meta”唤醒词来调用 Meta AI。它具有高分辨率显示、轻巧设计、创新的控制器设计和增强的触觉反馈。Meta Quest 3S旨在为用户带来前所未有的虚拟体验，同时保持舒适的佩戴体验和高性能的图形处理能力。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

OMG是一个基于深度学习的图像超分辨率工具

OMG（Once More Generalization）是一个开源的图像超分辨率工具，它利用深度学习技术来提高图像的分辨率。该项目旨在通过AI模型增强图像质量，使其在放大后仍然保持清晰和细腻。

一个基于深度学习的图像和视频描述模型。

Describe Anything 模型（DAM）能够处理图像或视频的特定区域，并生成详细描述。它的主要优点在于可以通过简单的标记（点、框、涂鸦或掩码）来生成高质量的本地化描述，极大地提升了计算机视觉领域的图像理解能力。该模型由 NVIDIA 和多所大学联合开发，适合用于研究、开发和实际应用中。

学习和创建增强现实

AI现实是一个通过文本学习和创建增强现实的平台。用户可以通过描述他们想要创建的简单场景，获取相应的增强现实源代码。平台提供稳定扩散生成的图像，可以在现实环境中进行AR体验。此外，AI现实还提供创意头脑风暴和实验项目。用户通过订阅平台，可以享受成为名人堂一员、访问项目库、获得未来课程折扣以及使用新的实验项目等特权。

将图像转换为逼真的视频

Pix2Pix Video是一个小程序，可以将图像转换为逼真的视频。它使用Pix2Pix模型，能够生成高质量的视频，使静态图像栩栩如生。Pix2Pix Video具有简单易用的界面，用户只需上传一张图像，并设置相关参数，即可生成惊艳的视频。它可用于各种场景，如动画制作、虚拟现实、特效添加等。Pix2Pix Video是一个强大的图像处理工具，能够提供无限创意的可能性。

探索3D虚拟世界，体验梦想家宇宙。

Aiuni是一个提供3D虚拟世界体验的平台，用户可以在这里创建和探索个性化的3D模型，享受沉浸式的宇宙探索之旅。Aiuni以其创新的3D技术、丰富的互动性和高度的个性化定制，为用户提供了一个全新的虚拟体验空间。

免费AI虚拟家居设计，立即添加或移除家具，快速、逼真的效果。

AI虚拟家居设计利用人工智能将家具和装饰数字化添加到房地产照片中，帮助买家想象空间，提高房屋吸引力。

用手机相机快速生成逼真的全身3D头像

in3D能在一分钟内将人物转化为逼真的全身3D头像，只需使用手机相机。使用in3D头像SDK将其集成到您的产品中。

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。

逼真可动的3D头像生成模型

UltrAvatar是一款逼真可动的3D头像生成模型，旨在缩小虚拟与现实世界体验之间的差距。它采用Score Distillation Sampling (SDS) loss和可微分渲染器以及文本条件来引导扩散模型生成3D头像。与现有作品相比，UltrAvatar通过增强几何保真度和优越的物理渲染纹理质量，提出了一种新颖的3D头像生成方法。它通过扩散色彩提取模型和真实性引导纹理扩散模型，去除不需要的光照效果，呈现真实的扩散颜色，使生成的头像能够在各种光照条件下呈现。我们在实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，在实验中大幅优于现有最先进的方法。

一体化学习管理系统

Instancy是一款一体化学习管理系统，集成了电子学习内容制作、学习体验平台、移动应用、电子商务、增强现实/虚拟现实和聊天机器人等功能。它提供了可配置的学习平台，支持生成人工智能、聊天机器人、增强现实和虚拟现实的应用，帮助用户构建技能、提高生产力并推动业务增长。

构建大型世界模型，感知、生成和与3D世界互动

World Labs 是一家专注于空间智能的公司，致力于构建大型世界模型（Large World Models），以感知、生成和与3D世界进行互动。公司由AI领域的知名科学家、教授、学者和行业领导者共同创立，包括斯坦福大学的Fei-Fei Li教授、密歇根大学的Justin Johnson教授等。他们通过创新的技术和方法，如神经辐射场（NeRF）技术，推动了3D场景重建和新视角合成的发展。World Labs 得到了包括Marc Benioff、Jim Breyer等知名投资者的支持，其技术在AI领域具有重要的应用价值和商业潜力。

从单张图片生成高质量3D网格模型

Unique3D是由清华大学团队开发的一项技术，能够从单张图片中生成高保真度的纹理3D网格模型。这项技术在图像处理和3D建模领域具有重要意义，它使得用户能够快速将2D图像转化为3D模型，为游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。

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。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

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。

一站式深度学习解决方案

深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型，可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时，它还具备数据预处理功能，方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外，深度学习助手还提供了强大的结果分析工具，帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理，适用于个人开发者和企业用户。

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。