产品库

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。

文本到图像生成模型，支持高分辨率图像生成

由清华大学团队开发的文本到图像生成模型，开源，在图像生成领域有广泛应用前景，有高分辨率输出等优点。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型

DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术，它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度，能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示，它是由一群研究人员共同开发的，旨在推动图像生成技术的发展。目前，该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。

基于文本生成服装图像的AI模型

FLUX.1-dev LoRA Outfit Generator是一个文本到图像的AI模型，能够根据用户详细描述的颜色、图案、合身度、风格、材质和类型来生成服装。该模型使用了H&M Fashion Captions Dataset数据集进行训练，并基于Ostris的AI Toolkit进行开发。它的重要性在于能够辅助设计师快速实现设计想法，加速服装行业的创新和生产流程。

构建视频搜索和摘要代理，提取视频洞察

NVIDIA Video Search and Summarization 是一个利用深度学习和人工智能技术，能够处理大量实时或存档视频，并从中提取信息以进行摘要和交互式问答的模型。该产品代表了视频内容分析和处理技术的最新进展，它通过生成式AI和视频到文本的技术，为用户提供了一种全新的视频内容管理和检索方式。NVIDIA Video Search and Summarization 的主要优点包括高效的视频内容分析、准确的摘要生成和交互式问答能力，这些功能对于需要处理大量视频数据的企业来说至关重要。产品背景信息显示，NVIDIA 致力于通过其先进的AI模型，推动视频内容的智能化处理和分析。

超轻量级数字人模型，移动端实时运行

Ultralight-Digital-Human是一个超轻量级的数字人模型，可以在移动端实时运行。这个模型是开源的，据开发者所知，它是第一个如此轻量级的开源数字人模型。该模型的主要优点包括轻量级设计，适合移动端部署，以及实时运行的能力。它的背后是深度学习技术，特别是在人脸合成和声音模拟方面的应用，这使得数字人模型能够以较低的资源消耗实现高质量的表现。产品目前是免费的，主要面向技术爱好者和开发者。

基于Flux的IC-Light模型，专注于图像细节保留和风格化处理

IC-Light V2是一系列基于Flux的IC-Light模型，采用16ch VAE和原生高分辨率技术。该模型在细节保留、风格化图像处理等方面相较于前代有显著提升。它特别适合需要在保持图像细节的同时进行风格化处理的应用场景。目前，该模型以非商业性质发布，主要面向个人用户和研究者。

轻量级推理模型，用于生成高质量图像

Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型，它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5，并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求，使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement，并且可以免费使用。

强大的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型，具有多种变体，包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制，能在消费级硬件上运行，并且根据Stability AI社区许可协议，可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。

高效3D高斯重建模型，实现大场景快速重建

Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型，能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像，并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块，通过高效的token合并和高斯修剪步骤，在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比，Long-LRM能够一次性重建整个场景，而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上，如DL3DV-140和Tanks and Temples，Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美，同时效率提高了两个数量级。

基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像

RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。

基于深度学习的高质量文本到语音合成模型

F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成（TTS）模型，它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时，不仅追求高自然度，还注重语音的清晰度和准确性，适用于需要高质量语音合成的各种应用场景，如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布，用户可以方便地下载和部署，支持多种语言和声音类型，具有很高的灵活性和可扩展性。

逆向绘画技术，重现绘画过程

Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法，能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程，能够处理多种艺术风格，并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解，定义了一组绘画指令，并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格，还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。

从单张图片或文本提示生成高质量3D资产

Flex3D是一个两阶段流程，能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展，可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持，并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。

最先进的图像生成模型

FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型，它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度，同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项，以及更优的性价比，适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。

使用Llama模型的语音合成工具

Llama 3.2 3b Voice 是基于Hugging Face平台的一款语音合成模型，能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型采用了先进的深度学习技术，能够模仿人类说话的语调、节奏和情感，适用于多种场景，如语音助手、有声读物、自动播报等。

零样本风格化情侣肖像创作

Omni-Zero-Couples是一个使用diffusers管道的零样本风格化情侣肖像创作模型。它利用深度学习技术，无需预先定义的风格样本，即可生成具有特定艺术风格的情侣肖像。这种技术在艺术创作、个性化礼物制作和数字娱乐领域具有广泛的应用前景。

提供AI和机器学习课程

Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

高性能AI加速器，专为AI工作负载设计。

Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器，它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建，具备出色的MLPerf基准性能，旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序，能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器，英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。

与AI一起打破界限，创造无限可能。

阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具，它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展，通过提供多样化的智能服务，帮助用户在工作和生活中提高效率，激发创造力。

利用AI创作音乐

OpenMusic是一个基于人工智能的音乐创作模型，它利用深度学习技术，能够根据用户输入的指令或音乐片段生成新的音乐作品。这个模型在音乐制作和创作领域具有革命性的意义，因为它降低了创作音乐的门槛，让没有音乐背景的人也能创作出动听的音乐。

开源自回归视觉生成模型项目

Open-MAGVIT2是由腾讯ARC实验室开源的一个自回归图像生成模型系列，包含从300M到1.5B不同规模的模型。该项目复现了Google的MAGVIT-v2分词器，实现了在ImageNet 256×256数据集上达到1.17 rFID的先进重建性能。通过引入不对称分词技术，将大词汇表分解为不同大小的子词汇表，并引入'下一个子标记预测'来增强子标记间的交互，以提高生成质量。所有模型和代码均已开源，旨在推动自回归视觉生成领域的创新和创造力。

统一的图像生成框架，简化多任务图像生成。

OmniGen是一个创新的扩散框架，它将多种图像生成任务统一到单一模型中，无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程，提高了效率，降低了开发和维护成本。

高保真新视角合成的视频扩散模型

ViewCrafter 是一种新颖的方法，它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索，从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法，逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域，从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用，例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染，以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。

设计物理产品的现代方式

SuperCraft是一个在线平台，允许用户通过无限协作画布和基于节点的流程来设计出色的物理产品。它利用生成式人工智能技术，将草图转化为逼真的产品图像，自动生成产品的3D渲染图，让用户能够从三维角度更好地感受设计。

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。