产品库

Nerfstudio是一个模块化的神经辐射场开发框架

Nerfstudio是一个开源的神经辐射场（NeRF）开发框架，它提供了简单易用的API，支持模块化的NeRF构建和训练。Nerfstudio帮助用户更轻松地理解和探索NeRF技术，并提供了教程、文档和更多学习资源。欢迎用户贡献新的NeRF模型和数据集。Nerfstudio的主要功能包括模型训练、数据处理、可视化等。

多视角草图引导的文本到 3D 生成

Sketch2NeRF 是一种多视角草图引导的文本到 3D 生成框架。它通过预训练的 2D 扩散模型（如 Stable Diffusion 和 ControlNet）来优化由神经辐射场（NeRF）表示的 3D 场景。该方法还提出了一种新颖的同步生成和重建方法，以有效优化 NeRF。通过收集的两种多视角草图数据集进行实验评估，证明了我们的方法能够在高保真度的文本提示下合成具有精细草图控制的一致的 3D 内容。广泛的结果表明，我们的方法在草图相似性和文本对齐方面实现了最先进的性能。

ReconFusion: 3D重建与扩散先验

ReconFusion是一种3D重建方法，利用扩散先验在只有少量照片的情况下重建真实世界场景。它结合Neural Radiance Fields（NeRFs）和扩散先验，能够在新的摄像机位置超出输入图像集合的情况下，合成逼真的几何和纹理。该方法通过在少量视图和多视图数据集上训练扩散先验，能够在不受约束的区域合成逼真的几何和纹理，同时保留观察区域的外观。ReconFusion在各种真实世界数据集上进行了广泛评估，包括前向和360度场景，展示出明显的性能改进。

360度全场景生成

ZeroNVS 是一款用于从单张真实图像进行零样本 360 度全景合成的工具。它提供了 3D SDS 蒸馏代码、评估代码和训练好的模型。用户可以使用该工具进行自己的 NeRF 模型蒸馏和评估，并且可以在各种不同的数据集上进行实验。ZeroNVS 具有高质量的合成效果，并且支持自定义的图像数据。该工具主要用于虚拟现实、增强现实和全景视频制作等领域。

AI驱动的产前超声工作流程优化软件

Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。

提升大型语言模型解决数学问题的能力

ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。

一种用于生成超详细图像描述的模型，用于训练视觉语言模型。

ImageInWords (IIW) 是一个由人类参与的循环注释框架，用于策划超详细的图像描述，并生成一个新的数据集。该数据集通过评估自动化和人类并行（SxS）指标来实现最先进的结果。IIW 数据集在生成描述时，比以往的数据集和GPT-4V输出在多个维度上有了显著提升，包括可读性、全面性、特异性、幻觉和人类相似度。此外，使用IIW数据微调的模型在文本到图像生成和视觉语言推理方面表现出色，能够生成更接近原始图像的描述。

为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。

LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛，让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法，特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境，以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内，计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。

一个由真实世界用户与ChatGPT交互构成的语料库。

WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库，特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2，创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人，能够预测用户提示和助手回应。

一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法

这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。

一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。

HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。

扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。

LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。

结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。

上传照片，AI识别您的年龄。

AI年龄识别工具利用先进的人工智能技术，通过分析面部特征（如皱纹、肤质和面部特征的形状），将其与庞大的数据集进行比对，估计您的年龄。通过科学近似，我们能够猜测您看起来多大。该工具的主要优点是准确性高、隐私保护好，免费使用。

一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。

Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。

OpenVoice V2是一款支持多语言的语音合成模型，提供高质量的语音克隆与风格控制功能。

OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。

OpenELM是一套高效的语言模型家族，具备开源训练和推理框架。

OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。

视频超分辨率模型，细节丰富

VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。

高质量英文网页数据集

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

多模态知识图谱补全工具

MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具，它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理，以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入，进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集，并且提供了训练脚本以复现实验结果。

为您的业务创建自定义的AI聊天机器人

KaraboAI Custom ChatGPT Chatbots是一个用于网站的自定义AI聊天机器人平台。您可以在2分钟内创建定制的AI聊天机器人，并嵌入到您的网站中。该聊天机器人可以根据您的业务需求执行各种复杂任务，如知识检索、商务咨询、数据收集、预约日历、电子商务、报价生成和预订管理等。它提供方便的上游数据集成和下游聊天机器人部署集成，支持多种功能和定价选项。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

以低成本实现高性能的大型语言模型

JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型，通过使用公共数据集和优化的训练方法，以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数，大幅降低了计算成本，同时保持了优异的性能。

一个通用的多模态模型,可用于问答、图像描述等任务

HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一个开源的多模态模型,它可以接受图像和文本的输入,输出相关的文本内容。该模型在视觉问答、图像描述等任务上表现出色,是一个通用的智能助手模型。它由Hugging Face团队开发,基于开放数据集训练,提供免费使用。

基于Pile数据集训练的T5模型

Pile-T5是EleutherAI推出的一款自然语言处理模型，它在原有的T5模型基础上，采用了Pile数据集和LLAMA分词器进行训练，以改善对代码任务的理解能力。该模型经过了2万亿个token的训练，是原T5模型训练量的两倍。Pile-T5在多项下游任务中表现出色，尤其是在代码相关任务上。此外，EleutherAI还提供了中间检查点，以便研究人员研究模型随时间的演变。

音乐生成工具，助力音乐制作人

musicgen-songstarter-v0.2是一个针对音乐制作人设计的音频生成模型，专门用于生成有用的旋律循环。该模型在Splice样本库中的旋律循环数据集上进行了微调，能够生成立体声音频，音频频率为32kHz。与v0.1版本相比，v0.2版本使用了三倍的独特样本，并且模型大小从中等提升到了大型。

生成式室内设计训练框架

StableDesign项目旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。用户上传空房间图片和文字提示，生成装修效果图。通过爱彼迎数据下载、特征提取和ControlNet模型训练，结合图像处理和自然语言处理技术，提供新思路和方法。

用AI快速处理复杂的数据处理和分析任务

Tipis AI是一个AI助手，可用于快速处理复杂和耗时的数据处理和分析任务。它具有强大的功能，包括文档分析、图表生成、自定义数据集成和团队协作等。价格为每月5000个积分，还有免费试用。适用于需要处理大量数据的个人和团队。

为开源世界构建高质量视频数据集的计划

Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在为开源社区提供高质量的视频数据集。该项目已经爬取并处理了40258个来自开源网站的高质量视频,涵盖了60%的横屏视频。同时还提供了自动生成的密集字幕,供机器学习等应用使用。该项目免费开源,欢迎大家共同参与和支持。

一款12.1B参数的解码型语言模型

Stable LM 2 12B是一种12.1十亿参数的解码器式语言模型,经过2万亿token的多语种和代码数据集预训练。该模型可用作基础模型进行下游任务的微调,但在使用前需要评估和微调以确保安全可靠的性能。该模型可能包含不当内容,建议使用时谨慎评估,不要用于可能会给他人造成伤害的应用。