产品库

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。

先进的视觉基础模型，支持多种视觉和视觉-语言任务。

Florence-2-large-ft是由微软开发的高级视觉基础模型，使用基于提示的方法来处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够通过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，实现多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中均表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。

多模态语言模型的视觉推理工具

Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。

基于llama3 8B的SOTA视觉模型

llama3v是一个基于Llama3 8B和siglip-so400m的SOTA（State of the Art，即最先进技术）视觉模型。它是一个开源的VLLM（视觉语言多模态学习模型），在Huggingface上提供模型权重，支持快速本地推理，并发布了推理代码。该模型结合了图像识别和文本生成，通过添加投影层将图像特征映射到LLaMA嵌入空间，以提高模型对图像的理解能力。

深度学习算法与大模型面试指南，持续更新的面试题目集合。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。

利用AI快速销售物品

Hero是一款利用先进的视觉模型和AI技术帮助用户快速识别、定价和上架闲置物品的应用程序。它可以通过简单地用手机对准物品,实时扫描识别物品类型、生成标题、描述、条件和图片,一键在Hero平台及其他多个闲置交易市场同步发布上架。Hero致力于为用户提供一站式的智能化二手交易体验,大幅节省时间和精力,让闲置变现更加简单高效。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

Playground是一个免费的在线AI图像生成器

Playground是一个免费的在线AI图像生成器,用户可以使用它来创造艺术作品、社交媒体帖子、演示文稿、海报、视频、标志以及更多。它采用了当前最先进的视觉模型,可以高质量生成各种风格和内容的图片。主要功能和优势包括:1)强大的图像生成能力,可根据文字描述生成细节丰富的图片;2)支持多种生成风格,如写实、动漫等;3)支持生成高清大图;4)可自定义生成图片样式,如颜色、构图等;5)免费使用,无需登录;6)简单易用的网页界面。

Vision Arena是一个面向计算机视觉领域的开源模型测试平台

Vision Arena是一个由Hugging Face创建的开源平台,用于测试和比较不同的计算机视觉模型效果。它提供了一个友好的界面,允许用户上传图片并通过不同模型处理,从而直观地对比结果质量。平台预装了主流的图像分类、对象检测、语义分割等模型,也支持自定义模型。关键优势是开源免费,使用简单,支持多模型并行测试,有利于模型效果评估和选择。适用于计算机视觉研发人员、算法工程师等角色,可以加速计算机视觉模型的实验和调优。

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。

JoyTag是一款先进的AI视觉模型，用于为图像打标签，注重性积极和包容性。采用Danbooru标签模式，适用于手绘图到摄影等各种图像。支持超过5000个标签的多标签分类，可用于自动图像标注，适用于训练缺乏文本对的扩散模型等广泛应用。模型性能优越，基于ViT架构，采用CNN stem和GAP头。

高质量文本到3D角色生成

Make-A-Character（Mach）是一个用户友好的框架，旨在从文本描述中创建栩栩如生的3D头像。该框架利用大型语言和视觉模型的力量进行文本意图理解和中间图像生成，然后经过一系列面向人的视觉感知和3D生成模块。我们的系统提供了一种直观的方法，让用户在2分钟内打造可控、逼真、完全实现的3D角色，同时还能轻松与现有的CG流水线进行集成，实现动态表现。

学习模型间字符串关系，检查视觉世界

这篇论文系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力，并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息，但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像，但在图像生成和纠正方面的结果表明，准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外，利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验，突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。

多种图像类型和视频效果生成

MiracleVision奇想智能是一款图像和视频效果生成工具，可用于动物摄影、平面商插、数字渲染、Q版卡通、数字3D等多种场景。同时可助力广告行业、电商行业、游戏行业等各行业工作流提效，支持训练视觉模型，让创作风格更统一。产品提供开放API服务，包括文生成图和图生成图，可智能生成创作图。用户可根据文字或图像智能生成多种风格丰富的创作图。

洞察管理平台

Manot洞察管理平台通过准确定位改进计算机视觉模型的表现。它为产品经理和工程师提供了可操作的见解,以便他们能够确定计算机视觉模型失败的原因。

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。

无代码、无数据AutoML平台，轻松定制视觉模型

Remyx AI是一个无代码、无数据的AutoML平台，可快速定制视觉模型。它提供了简单易用的UI界面和API接口，让任何人都能轻松创建定制化的视觉模型。通过Remyx AI，你可以训练并下载一个新模型，只需点击几下或几行代码即可完成。定制完成后，你可以下载模型并在任何需要的地方使用。模型存储为开放格式，便于快速集成到你的应用中。

一站式无代码计算机视觉平台

navan.ai是一款无代码计算机视觉平台，帮助企业、开发者和学生快速构建和训练计算机视觉模型。无需编写代码，只需上传图片即可在几分钟内构建和训练模型。用户可以在nStudio中快速测试模型性能，并通过下载模型文件或使用API部署模型。navan.ai注重数据隐私，用户可以使用自己的数据进行模型训练，无需与平台共享数据。未来，用户还可以在navan.ai上将自己的计算机视觉模型进行商业化，为其他开发者提供使用，并从中获得收益。

让您的软件具备图像和视频中物体识别能力

Roboflow是一个用于构建和部署计算机视觉模型的综合平台。它被超过25万名工程师使用，用于创建数据集、训练模型和部署到生产环境。Roboflow使您只需几十个示例图像，即可在不到24小时内训练一个工作的最新计算机视觉模型。它提供了数据集管理、标注工具、模型训练、模型部署等一系列功能，并支持与各种环境和工具的集成。

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，执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集，精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色，证明其为有竞争力的视觉基础模型。

大规模图像描述数据集，提供超过16M的合成图像描述。

PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集，它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义，可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。

实时语音翻译，跨语言沟通的桥梁。

StreamSpeech是一款基于多任务学习的实时语音到语音翻译模型。它通过统一框架同时学习翻译和同步策略，有效识别流式语音输入中的翻译时机，实现高质量的实时通信体验。该模型在CVSS基准测试中取得了领先的性能，并能提供低延迟的中间结果，如ASR或翻译结果。

Google的尖端开放视觉语言模型

PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型，它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B，能够理解图像和文本，并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计，如图像描述、视觉问答、分割等，是研究和开发领域的重要工具。

AI图像描述生成器，准确提取图像关键元素并解读创作意图。

AI Image Description Generator 是一个基于ERNIE 3.5或GEMINI-PRO-1.5 API的图像描述生成器，能够准确提取图像中的关键元素，并解读其背后的创作意图。它支持多语言，集成了clerk.com用户管理平台，并使用Next.js构建全栈Web应用程序。该技术在科学研究、艺术创作以及图像与文本之间的互搜领域有广泛应用。

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。

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。

通用型视觉语言模型

Qwen-VL 是阿里云推出的通用型视觉语言模型,具有强大的视觉理解和多模态推理能力。它支持零样本图像描述、视觉问答、文本理解、图像地标定位等任务,在多个视觉基准测试中达到或超过当前最优水平。该模型采用 Transformer 结构,以 7B 参数规模进行预训练,支持 448x448 分辨率,可以端到端处理图像与文本的多模态输入与输出。Qwen-VL 的优势包括通用性强、支持多语种、细粒度理解等。它可以广泛应用于图像理解、视觉问答、图像标注、图文生成等任务。

提升图文预训练的细粒度理解

SPARC是一种用于图文对预训练的简单方法，旨在从图像-文本对中预训练更细粒度的多模态表示。它利用稀疏相似度度量和对图像块和语言标记进行分组，通过对比细粒度的序列损失和全局图像与文本嵌入之间的对比损失，学习同时编码全局和局部信息的表示。SPARC在粗粒度信息的图像级任务和细粒度信息的区域级任务上均表现出改进，包括分类、检索、目标检测和分割。此外，SPARC提高了模型的可信度和图像描述能力。

获取无图像描述的图像的替代文本

GenAlt是一个在线生成图像描述的辅助文本工具。只需右键点击图像，点击“获取GenAlt的替代文本”，即可获取该图像的描述作为替代文本。GenAlt得到了用户的一些好评，让使用者更好地理解图片。您可以通过安装该插件来提升图片的可访问性。

面向世界的多模式大型语言模型

Kosmos-2是一个多模态大型语言模型，可以将自然语言与图像、视频等多种形式的输入进行关联。它可以用于短语定位、指代表达理解、指代表达生成、图像描述和视觉问答等任务。Kosmos-2使用了GRIT数据集，该数据集包含了大量的图像-文本对，可以用于模型的训练和评估。Kosmos-2的优势在于它可以将自然语言与视觉信息进行关联，从而提高了模型的表现。

AI图像描述生成器

Image to Caption是一款利用人工智能技术的先进工具，能够轻松生成引人入胜的图像描述。无论是社交媒体帖子、博客文章还是其他内容，都能提升用户参与度、节省时间并提升在线存在感。