产品库

Gemma 2 9B和2B模型的稀疏自编码器套件

Gemma Scope是一套为Gemma 2的9B和2B模型设计的稀疏自编码器，它像显微镜一样帮助我们分析模型内部的激活，从而理解其背后的概念。这些自编码器可以用于研究模型的内部激活，类似于生物学家用显微镜研究植物和动物的细胞。

基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复，填补缺失部分，适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳，能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段，未来将推出更新版本。

通过统一的端到端模型实现OCR-2.0

GOT-OCR2.0是一个开源的OCR模型，旨在通过一个统一的端到端模型推动光学字符识别技术向OCR-2.0迈进。该模型支持多种OCR任务，包括但不限于普通文本识别、格式化文本识别、细粒度OCR、多裁剪OCR和多页OCR。它基于最新的深度学习技术，能够处理复杂的文本识别场景，并且具有较高的准确率和效率。

轻量级端到端文本到语音模型

OptiSpeech是一个高效、轻量级且快速的文本到语音模型，专为设备端文本到语音转换设计。它利用了先进的深度学习技术，能够将文本转换为自然听起来的语音，适合需要在移动设备或嵌入式系统中实现语音合成的应用。OptiSpeech的开发得到了Pneuma Solutions提供的GPU资源支持，显著加速了开发进程。

NVIDIA深度学习教学套件，助力教育者融入GPU课程。

NVIDIA DLI Teaching Kits是由NVIDIA深度学习研究所（DLI）提供的一套教学资源，旨在帮助大学教育者将GPU技术融入到他们的课程中。这些教学套件与领先的大学教师共同开发，提供完整的课程设计和易于使用的资源，使教育者能够将学术理论与现实世界的应用相结合，培养下一代创新者的关键计算技能。大多数教学套件现在也作为现成的Canvas LMS课程提供。

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。

AI工具目录，发现最佳AI工具

Aixploria是一个专注于人工智能的网站，提供在线AI工具目录，帮助用户发现和选择满足其需求的最佳AI工具。该平台以简化的设计和直观的搜索引擎，让用户能够轻松地通过关键词搜索，找到各种AI应用。Aixploria不仅提供工具列表，还发布关于每个AI如何工作的文章，帮助用户理解最新趋势和最受欢迎的应用。此外，Aixploria还设有实时更新的'top 10 AI'专区，方便用户快速了解每个类别中的顶级AI工具。Aixploria适合所有对AI感兴趣的人，无论是初学者还是专家，都能在这里找到有价值的信息。

开源的文本到视频生成模型

CogVideo是由清华大学团队开发的文本到视频生成模型，它通过深度学习技术将文本描述转换为视频内容。该技术在视频内容创作、教育、娱乐等领域具有广泛的应用前景。CogVideo模型通过大规模预训练，能够生成与文本描述相匹配的视频，为视频制作提供了一种全新的自动化方式。

基于FLUX.1-dev的高级人像生成模型

AWPortrait-FL是一个在FLUX.1-dev基础上进行微调的高级人像生成模型，使用了AWPortrait-XL训练集和近2000张高质量时尚摄影照片进行训练。该模型在构图和细节上有着显著的提升，能够生成皮肤和纹理更加细腻、逼真的人像。由DynamicWang在AWPlanet上训练完成。

开源项目，用于估算模型训练或推理所需的显存。

How Much VRAM 是一个开源项目，旨在帮助用户估算其模型在训练或推理过程中所需的显存量。通过这个项目，用户能够决定所需的硬件配置，而无需尝试多种配置。该项目对于需要进行深度学习模型训练的开发者和研究人员来说非常重要，因为它可以减少硬件选择的试错成本，提高效率。项目采用 MPL-2.0 许可协议，免费提供。

生成新视角的图像，保持语义信息。

GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型，它通过语义保持的生成变形框架，使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性，通过条件化生成模型在源视图图像上，并纳入几何变形信号，提高了在不同领域场景下的性能。

使用Open AI的预训练CLIP模型搜索图片

clip-image-search是一个基于Open AI的预训练CLIP模型的图像搜索工具，能够通过文本或图片查询来检索图片。CLIP模型通过训练将图像和文本映射到同一潜在空间，使得可以通过相似度度量进行比较。该工具使用Unsplash数据集中的图片，并利用Amazon Elasticsearch Service进行k-最近邻搜索，通过AWS Lambda函数和API网关部署查询服务，前端使用Streamlit开发。

AI即时推理解决方案，速度领先世界。

Cerebras Inference是Cerebras公司推出的AI推理平台，提供20倍于GPU的速度和1/5的成本。它利用Cerebras的高性能计算技术，为大规模语言模型、高性能计算等提供快速、高效的推理服务。该平台支持多种AI模型，包括医疗、能源、政府和金融服务等行业应用，具有开放源代码的特性，允许用户训练自己的基础模型或微调开源模型。

高效智能模型，助力AI研究与应用。

Hyper FLUX 8Steps LoRA是由字节跳动公司开发的一款基于LoRA技术的AI模型，旨在提高模型训练的效率和效果。它通过简化模型结构，减少训练步骤，同时保持或提升模型性能，为AI研究者和开发者提供了一个高效、易用的解决方案。

统一多模态理解和生成的单一变换器

Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型，它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发，采用最新的深度学习技术，能够理解和生成多种模态的数据，是人工智能领域的一大突破。

先进的人工智能视觉模型，专门分析和理解人类动作。

Sapiens视觉模型由Meta Reality Labs开发，专注于处理人类视觉任务，包括2D姿态估计、身体部位分割、深度估计和表面法线预测等。模型在超过3亿张人类图像上训练，具备高分辨率图像处理能力，并能在数据稀缺情况下表现出色。其设计简单、易于扩展，性能在增加参数后显著提升，已在多个测试中超越现有基线模型。

自动化图像编辑模型，简化照片编辑流程。

MagicFixup 是 Adobe Research 推出的一个开源图像编辑模型，它通过观察动态视频来简化照片编辑过程。该模型利用深度学习技术，能够自动识别和修复图像中的缺陷，提高编辑效率，减少手动操作的需求。它基于 Stable Diffusion 1.4 模型进行训练，具有强大的图像处理能力，适用于专业图像编辑人员和爱好者。

在苹果硅片上运行扩散模型的推理工具。

DiffusionKit是一个开源项目，旨在为苹果硅片设备提供扩散模型的本地推理能力。它通过将PyTorch模型转换为Core ML格式，并使用MLX进行图像生成，实现了高效的图像处理能力。项目支持Stable Diffusion 3和FLUX模型，能够进行图像生成和图像到图像的转换。

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。

开源文本到图像生成模型

AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比，该模型经过了更多的计算训练，并在美学数据集上进行了微调，支持各种宽高比，宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果，目前处于beta测试阶段，正在不断改进中，社区反馈非常重要。

高效CPU本地离线LaTeX识别工具

MixTeX是一个创新的多模态LaTeX识别小程序，由团队独立开发，能够在本地离线环境中执行高效的基于CPU的推理。无论是LaTeX公式、表格还是混合文本，MixTeX都能轻松识别，支持中英文处理。得益于强大的技术支持和优化设计，MixTeX无需GPU资源即可高效运行，适合任何Windows电脑，极大地方便了用户体验。

音乐生成模型，通过控制网络进行微调。

Stable Audio ControlNet 是一个基于 Stable Audio Open 的音乐生成模型，通过 DiT ControlNet 进行微调，能够在具有 16GB VRAM 的 GPU 上使用，支持音频控制。此模型仍在开发中，但已经能够实现音乐的生成和控制，具有重要的技术意义和应用前景。

机器人乒乓球竞赛水平达到业余人类水平

这是Google DeepMind团队研发的机器人乒乓球代理模型，它通过深度学习技术，实现了与业余人类选手在乒乓球比赛中的竞争力。这项技术的重要性在于它不仅推动了机器人在高速运动、实时精确决策和战略决策制定方面的技术发展，而且为机器人与人类直接竞争提供了一个有价值的基准。

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。

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。

3D实例分割的创新方法

SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation是一种利用3D几何和多视图图像信息进行3D实例分割的深度学习方法。该方法通过3D到2D查询框架，有效利用2D分割模型进行3D实例分割，通过图割问题构建超点图，并通过图神经网络训练，实现对不同类型场景的鲁棒分割性能。

多功能文本到多模态内容生成框架

Alpha-VLLM提供了一系列模型，支持从文本到图像、音频等多模态内容的生成。这些模型基于深度学习技术，可以广泛应用于内容创作、数据增强、自动化设计等领域。

轻松在远程GPU上运行本地笔记本

Moonglow是一个允许用户在远程GPU上运行本地Jupyter笔记本的服务，无需管理SSH密钥、软件包安装等DevOps问题。该服务由Leila和Trevor创立，Leila曾在Jane Street构建高性能基础设施，而Trevor在斯坦福的Hazy Research Lab进行机器学习研究。

快速生成带纹理的3D模型

SF3D是一个基于深度学习的3D资产生成模型，它能够从单张图片中快速生成具有UV展开和材质参数的带纹理3D模型。与传统方法相比，SF3D特别针对网格生成进行了训练，集成了快速UV展开技术，能够迅速生成纹理而不是依赖顶点颜色。此外，该模型还能学习材质参数和法线贴图，以提高重建模型的视觉质量。SF3D还引入了一个去照明步骤，有效去除低频照明效果，确保重建的网格在新的照明条件下易于使用。

一万亿Token和34亿张图像的多模态数据集

MINT-1T是由Salesforce AI开源的多模态数据集，包含一万亿个文本标记和34亿张图像，规模是现有开源数据集的10倍。它不仅包含HTML文档，还包括PDF文档和ArXiv论文，丰富了数据集的多样性。MINT-1T的数据集构建涉及多种来源的数据收集、处理和过滤步骤，确保了数据的高质量和多样性。