产品库

Hugging Face官方课程，提供有关使用Hugging Face产品的教程和资源

Hugging Face Course是一个由Hugging Face官方提供的教育资源，旨在帮助用户学习和掌握Hugging Face平台的各种工具和API。

一款基于Hugging Face的图像放大模型。

Flux.1-dev Controlnet Upscaler 是一个基于Hugging Face平台的图像放大模型，它使用先进的深度学习技术来提高图像的分辨率，同时保持图像质量。该模型特别适合需要对图像进行无损放大的场景，如图像编辑、游戏开发、虚拟现实等。

AI模型提供商，提供丰富的Hugging Face模型访问。

Featherless是一个AI模型提供商，专注于为订阅者提供持续扩展的Hugging Face模型库。它支持LLaMA-3等模型架构，提供个性化和隐私保护的服务，不记录用户聊天或提示。Featherless提供了两种定价计划，基础版每月10美元，高级版每月25美元，分别提供最大15B和72B模型的访问权限。

由CohereForAI开发的Hugging Face Space

Aya Expanse是一个由CohereForAI开发的Hugging Face Space，它可能涉及到机器学习模型的开发和应用。Hugging Face是一个专注于自然语言处理的人工智能平台，提供各种模型和工具，以帮助开发者构建、训练和部署NLP应用。Aya Expanse作为该平台上的一个Space，可能具有特定的功能或技术，用于支持开发者在NLP领域的工作。

将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人

gradio-bot是一个可以将Hugging Face Space或Gradio应用转化为Discord机器人的工具。它允许开发者通过简单的命令行操作，将现有的机器学习模型或应用快速部署到Discord平台上，实现自动化交互。这不仅提高了应用的可达性，还为开发者提供了一个与用户直接交互的新渠道。

Hugging Face上由Qwen提供的编程工具集合

Qwen2.5 Coder Artifacts是一个托管在Hugging Face平台上的编程工具集合，代表了人工智能在编程领域的应用。这个产品集合利用最新的机器学习技术，帮助开发者提高编码效率，优化代码质量。产品背景信息显示，它是由Qwen创建并维护的，旨在为开发者提供一个强大的编程辅助工具。产品是免费的，定位于提高开发者的生产力。

一个由moondream创建的Hugging Face Space，用于展示注视点相关技术

Gaze Demo是一个基于Hugging Face Spaces平台的项目，由用户moondream创建。它主要展示与注视点（Gaze）相关的技术，可能涉及到图像识别、用户交互等领域。该技术的重要性在于能够通过分析用户的注视点来增强用户体验，例如在人机交互、广告投放、虚拟现实等场景中有广泛应用。产品目前处于展示阶段，未明确具体价格和详细定位。

新 Ghibli EasyControl 模型现已发布！

EasyControl Ghibli 是一个新发布的模型，基于 Hugging Face 平台，旨在简化控制和管理各种人工智能任务。该模型结合了先进的技术和用户友好的界面，允许用户以更直观的方式与 AI 交互。它的主要优势在于易用性和强大的功能，使其适合不同背景的用户，不论是初学者还是专业人士都能轻松上手。

AI社区共建未来,开源开放科学推进AI民主化

Hugging Face是一个AI社区平台,致力于通过开源和开放科学的方式来推进人工智能的发展和民主化。它为机器学习社区提供了协作模型、数据集和应用程序的环境。主要优势包括:1)协作平台,可无限托管和共享模型、数据集和应用程序。2)开源堆栈,加速ML开发流程。3)支持多模态(文本、图像、视频、音频、3D等)。4)建立ML作品集,在全球分享你的作品。5)付费计算和企业解决方案,提供优化的推理端点、GPU支持等。

一个定制的ComfyUI节点，用于Hallo模型。

ComfyUI-Hallo是一个为Hallo模型定制的ComfyUI插件，它允许用户在命令行中使用ffmpeg，并从Hugging Face下载模型权重，或者手动下载并放置在指定目录。它为开发者提供了一个易于使用的界面来集成Hallo模型，从而增强了开发效率和用户体验。

Skywork o1 Open系列模型，提升复杂问题解决能力

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B是Skywork团队开发的一系列模型，这些模型结合了o1风格的慢思考和推理能力。该模型专门设计用于通过增量过程奖励增强推理能力，适合解决小规模的复杂问题。与简单的OpenAI o1模型复现不同，Skywork o1 Open系列模型不仅在输出中展现出固有的思考、规划和反思能力，而且在标准基准测试中的推理技能有显著提升。这一系列代表了AI能力的一次战略性进步，将原本较弱的基础模型推向了推理任务的最新技术（SOTA）。

AI 画家 - PAIR 的 Hugging Face 空间

HD-Painter 是一个由 PAIR 开发的 AI 画家，提供基于机器学习的图像编辑功能。它可以自动转换简笔画为高清彩图，并支持用户进行细节修改和创作。HD-Painter 具有先进的图像处理算法和用户友好的界面，为用户提供了一种创新的图像编辑体验。

AI聊天应用，提供安全私密的对话体验。

PocketPal AI是一款可以在iOS设备上运行的AI聊天应用，它允许用户直接在设备上与先进的AI模型进行互动，而无需互联网连接，确保了对话的私密性和安全性。该应用代表了人工智能技术在移动设备上的应用，主要优点包括无需联网的离线聊天、数据本地处理以保护隐私、以及与Hugging Face平台的集成，方便用户搜索、下载和使用GGUF格式的模型。PocketPal AI是LLM Ventures公司的产品，免费提供给用户，定位于需要私密AI对话和数据处理的用户群体。

使用AI生成逼真的人脸照片

Face Studio是一个使用强大的AI技术来生成逼真人脸照片的在线工具。用户可以通过选择性别、年龄和人种来定制所需的人脸，并在几秒钟内生成照片。Face Studio提供免费使用，并可用于各种创意项目。它可以用于生成虚拟人脸、头像创建、NPC人脸生成等应用场景。

高性能的量化语言模型

PatronusAI/glider-gguf是一个基于Hugging Face平台的高性能量化语言模型，采用GGUF格式，支持多种量化版本，如BF16、Q8_0、Q5_K_M、Q4_K_M等。该模型基于phi3架构，拥有3.82B参数，主要优点包括高效的计算性能和较小的模型体积，适用于需要快速推理和低资源消耗的场景。产品背景信息显示，该模型由PatronusAI提供，适合需要进行自然语言处理和文本生成的开发者和企业使用。

70亿参数的量化文本生成模型

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型，具有70亿参数，并且经过4位量化处理，以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建，支持多种语言，特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求，使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。

先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务

Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型，采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示，执行诸如图像描述、目标检测和分割等任务。它利用FLD-5B数据集，包含54亿个注释，覆盖1.26亿张图像，精通多任务学习。其序列到序列的架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明是一个有竞争力的视觉基础模型。

7B参数的大型语言模型，提升自然语言处理能力

OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型，它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练，能够理解和生成自然语言，支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量，使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征，以及其开源的特性，促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。

快速生成高质量视频的模型

FastHunyuan是由Hao AI Lab开发的加速版HunyuanVideo模型，能够在6次扩散步骤中生成高质量视频，相比原始HunyuanVideo模型的50步扩散，速度提升约8倍。该模型在MixKit数据集上进行一致性蒸馏训练，具有高效率和高质量的特点，适用于需要快速生成视频的场景。

多模态大型语言模型，融合视觉与语言理解。

InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构，并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型（LLMs），例如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能，尤其在视觉感知和多模态能力方面。

1460亿参数的高性能混合专家模型

Skywork-MoE-Base是一个具有1460亿参数的高性能混合专家(MoE)模型，由16个专家组成，并激活了220亿参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来，并引入了两种创新技术：门控逻辑归一化增强专家多样化，以及自适应辅助损失系数，允许针对层特定调整辅助损失系数。Skywork-MoE在各种流行基准测试中表现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。

一个免费的AI智能体课程，帮助学习者从零到精通AI智能体的理论与实践。

🤗 AI Agents Course 是由 Hugging Face 提供的免费在线课程，旨在帮助学习者从初学者成长为专家，掌握 AI 智能体的理论、设计和实践。课程内容丰富，涵盖从基础知识到实际应用的多个方面，通过理论学习、实践操作和挑战任务，帮助学习者深入理解 AI 智能体的工作原理，并学会使用最新的库和工具构建自己的智能体。课程还提供认证机会，完成特定任务后可获得证书，适合对 AI 智能体感兴趣的学生和开发者。

基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器

SD3.5-Large-IP-Adapter是一个基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的IP适配器，由InstantX Team研发。该模型能够将图像处理工作类比于文本处理，具有强大的图像生成能力，并且可以通过适配器技术进一步提升图像生成的质量和效果。该技术的重要性在于其能够推动图像生成技术的发展，特别是在创意工作和艺术创作领域。产品背景信息显示，该模型是由Hugging Face和fal.ai赞助的项目，并且遵循stabilityai-ai-community的许可协议。

高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，专为设备端应用设计，以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时，提供了与更大模型相媲美的性能，是设备端自然语言处理应用的理想选择。

首个无需注意力机制的7B大规模模型

Falcon Mamba是由阿布扎比技术创新研究所（TII）发布的首个无需注意力机制的7B大规模模型。该模型在处理大型序列时，不受序列长度增加导致的计算和存储成本增加的限制，同时保持了与现有最先进模型相当的性能。

高性能英文对话生成模型

OLMo-2-1124-7B-Instruct是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型，专注于对话生成任务。该模型在多种任务上进行了优化，包括数学问题解答、GSM8K、IFEval等，并在Tülu 3数据集上进行了监督微调。它是基于Transformers库构建的，可以用于研究和教育目的。该模型的主要优点包括高性能、多任务适应性和开源性，使其成为自然语言处理领域的一个重要工具。

用于 Kwai-Kolors 文本到图像模型的扩散器包装器

ComfyUI-KwaiKolorsWrapper 是一个为 Kwai-Kolors 文本到图像模型设计的 Diffusers 包装器。它使用户能够通过 Diffusers 库方便地运行 Kwai-Kolors 的文本到图像生成流程。该插件支持从 Hugging Face 直接下载模型，并提供了量化模型以减少 VRAM 使用，适用于需要高效率图像生成的开发者和设计师。

生成高质量、自然 sounding 的语音

Parler-TTS 是一个由 Hugging Face 开发的轻量级文本转语音（TTS）模型，能够以给定说话者的风格（性别、音调、说话风格等）生成高质量、自然 sounding 的语音。它是基于 Dan Lyth 和 Simon King 发表的论文《Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations》的工作复现，两位作者分别来自 Stability AI 和爱丁堡大学。与其他TTS模型不同，Parler-TTS 完全开源发布，包括数据集、预处理、训练代码和权重。功能包括：生成高质量且自然 sounding 的语音输出、灵活的使用和部署、提供丰富的注释语音数据集。定价：免费。

开源的语音识别和说话人分割模型推理代码

Reverb 是一个开源的语音识别和说话人分割模型推理代码，使用 WeNet 框架进行语音识别 (ASR) 和 Pyannote 框架进行说话人分割。它提供了详细的模型描述，并允许用户从 Hugging Face 下载模型。Reverb 旨在为开发者和研究人员提供高质量的语音识别和说话人分割工具，以支持各种语音处理任务。

发现和运行本地LLM

LM Studio是一个易于使用的桌面应用程序，用于在本地实验和运行本地和开源的Large Language Models (LLMs)。LM Studio跨平台桌面应用程序允许您从Hugging Face下载和运行任何ggml兼容的模型，并提供了一个简单而强大的模型配置和推理界面。该应用程序在有GPU的情况下利用您的GPU。