产品库

高效训练高质量文本到图像扩散模型

ml-mdm是一个Python包，用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该模型利用Matryoshka扩散模型技术，能够在1024x1024像素的分辨率上训练单一像素空间模型，展现出强大的零样本泛化能力。

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

实现灵活且高保真度的图像生成，同时保持身份特征。

InfiniteYou（InfU）是一个基于扩散变换器的强大框架，旨在实现灵活的图像重构，并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略，显著提升了图像生成的质量和美学，同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义，适用于各种图像生成任务。

Flux 是一个用于 GPU 上张量/专家并行的快速通信重叠库。

Flux 是由字节跳动开发的一个高性能通信重叠库，专为 GPU 上的张量和专家并行设计。它通过高效的内核和对 PyTorch 的兼容性，支持多种并行化策略，适用于大规模模型训练和推理。Flux 的主要优点包括高性能、易于集成和对多种 NVIDIA GPU 架构的支持。它在大规模分布式训练中表现出色，尤其是在 Mixture-of-Experts (MoE) 模型中，能够显著提高计算效率。

分析 V3/R1 中的计算与通信重叠策略，提供深度学习框架的性能分析数据。

DeepSeek Profile Data 是一个专注于深度学习框架性能分析的项目。它通过 PyTorch Profiler 捕获训练和推理框架的性能数据，帮助研究人员和开发者更好地理解计算与通信重叠策略以及底层实现细节。这些数据对于优化大规模分布式训练和推理任务至关重要，能够显著提升系统的效率和性能。该项目是 DeepSeek 团队在深度学习基础设施领域的重要贡献，旨在推动社区对高效计算策略的探索。

基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包，支持高质量音频生成

InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。

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。

PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。

使用文本生成音乐的模型

FluxMusic是一个基于PyTorch实现的文本到音乐生成模型，它通过扩散式修正流变换器探索了一种简单的文本到音乐生成方法。这个模型可以生成根据文本提示的音乐片段，具有创新性和高度的技术复杂性。它代表了音乐生成领域的前沿技术，为音乐创作提供了新的可能。

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。

一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

YOLO-NAS Pose是一款免费的、开源的库，用于训练基于PyTorch的计算机视觉模型。它提供了训练脚本和快速简单复制模型结果的示例。内置SOTA模型，可以轻松加载和微调生产就绪的预训练模型，包括最佳实践和验证的超参数，以实现最佳的准确性。可以缩短训练生命周期，消除不确定性。提供分类、检测、分割等不同任务的模型，可以轻松集成到代码库中。

一款先进的视觉推理模型，能分析图片和视频内容。

QVQ-Max 是 Qwen 团队推出的视觉推理模型，能够理解和分析图像及视频内容，提供解决方案。它不仅限于文本输入，更能够处理复杂的视觉信息。适合需要多模态信息处理的用户，如教育、工作和生活场景。该产品是基于深度学习和计算机视觉技术开发，适用于学生、职场人士和创意工作者。此版本为首发，后续将持续优化。

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。

加速视频扩散模型，生成速度提升 8.5 倍。

AccVideo 是一种新颖的高效蒸馏方法，通过合成数据集加速视频扩散模型的推理速度。该模型能够在生成视频时实现 8.5 倍的速度提升，同时保持相似的性能。它使用预训练的视频扩散模型生成多条有效去噪轨迹，从而优化了数据的使用和生成过程。AccVideo 特别适用于需要高效视频生成的场景，如电影制作、游戏开发等，适合研究人员和开发者使用。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

Pruna 是一个模型优化框架，帮助开发者快速高效交付模型。

Pruna 是一个为开发者设计的模型优化框架，通过一系列压缩算法，如量化、修剪和编译等技术，使得机器学习模型在推理时更快、体积更小且计算成本更低。产品适用于多种模型类型，包括 LLMs、视觉转换器等，且支持 Linux、MacOS 和 Windows 等多个平台。Pruna 还提供了企业版 Pruna Pro，解锁更多高级优化功能和优先支持，助力用户在实际应用中提高效率。

一种提升场景级视频生成能力的技术。

长上下文调优（LCT）旨在解决当前单次生成能力与现实叙事视频制作之间的差距。该技术通过数据驱动的方法直接学习场景级一致性，支持交互式多镜头开发和合成生成，适用于视频制作的各个方面。

一种无混叠的任意尺度超分辨率方法。

Thera 是一种先进的超分辨率技术，能够在不同尺度下生成高质量图像。其主要优点在于内置物理观察模型，有效避免了混叠现象。该技术由 ETH Zurich 的研究团队开发，适用于图像增强和计算机视觉领域，尤其在遥感和摄影测量中具有广泛应用。

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。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型，专注于提升多模态情绪识别的可解释性。

R1-Omni 是一个创新的多模态情绪识别模型，通过强化学习提升模型的推理能力和泛化能力。该模型基于 HumanOmni-0.5B 开发，专注于情绪识别任务，能够通过视觉和音频模态信息进行情绪分析。其主要优点包括强大的推理能力、显著提升的情绪识别性能以及在分布外数据上的出色表现。该模型适用于需要多模态理解的场景，如情感分析、智能客服等领域，具有重要的研究和应用价值。

VideoPainter 是一款支持任意长度视频修复和编辑的工具，采用文本引导的插件式框架。

VideoPainter 是一款基于深度学习的视频修复和编辑工具，采用预训练的扩散变换器模型，结合轻量级背景上下文编码器和 ID 重采样技术，能够实现高质量的视频修复和编辑。该技术的重要性在于它突破了传统视频修复方法在长度和复杂度上的限制，为视频创作者提供了一种高效、灵活的工具。产品目前处于研究阶段，暂未明确价格，主要面向视频编辑领域的专业用户和研究人员。

通过扩散模型实现单目视频的相机轨迹重定向。

TrajectoryCrafter 是一种先进的相机轨迹重定向工具，利用扩散模型技术，将单目视频中的相机运动重新设计，提升视频的表现力和视觉吸引力。该技术可广泛应用于影视制作和虚拟现实等领域，具备高效、便捷和创新的特点，旨在为用户提供更多创意自由和控制能力。

Inception Labs 推出新一代扩散式大语言模型，提供极速、高效和高质量的语言生成能力。

Inception Labs 是一家专注于开发扩散式大语言模型（dLLMs）的公司。其技术灵感来源于先进的图像和视频生成系统，如 Midjourney 和 Sora。通过扩散模型，Inception Labs 提供了比传统自回归模型快 5-10 倍的速度、更高的效率和更强的生成控制能力。其模型支持并行文本生成，能够纠正错误和幻觉，适合多模态任务，并且在推理和结构化数据生成方面表现出色。公司由斯坦福、UCLA 和康奈尔大学的研究人员和工程师组成，是扩散模型领域的先驱。

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。

QwQ-32B 是一款强大的推理模型，专为复杂问题解决和文本生成设计，性能卓越。

QwQ-32B 是 Qwen 系列的推理模型，专注于复杂问题的思考和推理能力。它在下游任务中表现出色，尤其是在解决难题方面。该模型基于 Qwen2.5 架构，经过预训练和强化学习优化，具有 325 亿参数，支持 131072 个完整上下文长度的处理能力。其主要优点包括强大的推理能力、高效的长文本处理能力和灵活的部署选项。该模型适用于需要深度思考和复杂推理的场景，如学术研究、编程辅助和创意写作等。

CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型，专注于高质量图像生成。

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域，能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。

Project Starlight 是一款基于 AI 的视频增强工具，可将低分辨率和损坏的视频提升为高清质量。

Project Starlight 是 Topaz Labs 推出的一款 AI 视频增强模型，专为提升低分辨率和损坏视频的质量而设计。它采用了扩散模型技术，能够实现视频的超分辨率、降噪、去模糊和锐化等功能，同时保持时间一致性，确保视频帧之间的流畅过渡。该技术是视频增强领域的重大突破，为视频修复和提升带来了前所未有的高质量效果。目前，Project Starlight 提供免费试用，并计划在未来支持 4K 导出，主要面向需要高质量视频修复和增强的用户和企业。