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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

快速、多语言支持的OCR工具包

RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式，支持Python/C++/Java/C#等多平台部署，具有快速、轻量级、智能的特点，并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

数字绘画行为的人工智能模型

Paints-UNDO是一个旨在提供人类绘画行为基础模型的项目，希望未来的AI模型能更好地满足人类艺术家的真实需求。项目名称'Paints-Undo'的灵感来源于模型输出看起来像是在数字绘画软件中多次按下'撤销'按钮（通常是Ctrl+Z）。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

一种用于生成图像的深度学习模型。

SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术，可以更精确地控制生成图像的细节和风格，从而提高图像生成的质量和多样性。

多轮交互式图像生成技术

AutoStudio是一个基于大型语言模型的多轮交互式图像生成框架，它通过三个代理与一个基于稳定扩散的代理来生成高质量图像。该技术在多主题一致性方面取得了显著进步，通过并行UNet结构和主题初始化生成方法，提高了图像生成的质量和一致性。

用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。

Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型，专为生成合成数据以训练大型语言模型（LLMs）而设计。这些模型经过优化，可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用，以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型，形成一个生成合成数据的管道，用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载，并很快将在ai.nvidia.com上提供，作为NVIDIA NIM微服务的一部分。

个性化图像生成工具

Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于探索新的思想媒介和扩展人类想象力。它是一个自筹资金的小团队，专注于设计、人类基础设施和人工智能。Midjourney Personalization通过用户对图像对的评分来学习用户的偏好，并根据这些偏好生成个性化的图像。

高效能的文本到图像生成模型

SDXL Flash是由SD社区与Project Fluently合作推出的文本到图像生成模型。它在保持生成图像质量的同时，提供了比LCM、Turbo、Lightning和Hyper更快的处理速度。该模型基于Stable Diffusion XL技术，通过优化步骤和CFG（Guidance）参数，实现了图像生成的高效率和高质量。

高性能细粒度中文理解模型，提供双语生成能力，专注于中国元素理解。

混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型，专注于中文元素理解，具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息，并生成相应的艺术作品，包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出，对于提升中文文本理解的深度和广度，以及促进中英双语交流具有重要意义。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

深度学习工具链，用于生成你的数字孪生体。

FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。

Midjourney V6是一款免费在线AI艺术生成器，通过文本提示创作图像

Midjourney V6 API是一款通过人工智能将文本描述转化为生动艺术品的先进平台。它提供了多种模型选择，高度逼真的效果，以及灵活的尺寸适应。该产品的主要优点包括增强的现实感、丰富的功能和用户友好的界面。

通过对比对齐进行 Pure 和 Lightning ID 定制

PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。

轻量级但功能强大的多模态模型家族。

Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。

一款由XTuner优化的LLaVA模型，结合了图像和文本处理能力。

llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。

Syntos AI是一种可以纯粹通过文本输入生成图像的创新技术。

Syntos AI是一种可以将文本转化为图像的工具，用于帮助理解抽象的概念。它使用先进的AI模型来生成图片。它可以生成多种类型的图像，从照片到艺术作品。用户可以自定义生成的图片的风格、内容和颜色。Syntos AI适用于设计、摄影、市场营销等创意行业的专业人士，也适用于社交媒体和广告制作。它非常易于使用，不需要专业的技术知识。用户可以根据自己的需要对生成的图片进行定制，并且可以将Syntos AI无缝集成到现有的工作流程中。

AI学习平台

Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。

实时生成逼真语音驱动人脸

VASA-1是由微软研究院开发的一个模型，专注于实时生成与音频相匹配的逼真人脸动画。该技术通过深度学习算法，能够根据输入的语音内容，自动生成相应的口型和面部表情，为用户提供一种全新的交互体验。VASA-1的主要优势在于其高度逼真的生成效果和实时响应能力，使得虚拟角色能够更加自然地与用户进行互动。目前，VASA-1主要应用于虚拟助手、在线教育、娱乐等领域，其定价策略尚未公布，但预计将提供免费试用版本供用户体验。

提升文本到图像生成的可控性

ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件，并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外，ControlNet++引入了一种高效的奖励策略，通过向输入图像中添加噪声来扰动图像，然后使用单步去噪图像进行奖励微调，避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。