产品库

开源的3D生成模型评价工具

GPTEval3D是一个开源的3D生成模型评价工具,基于GPT-4V实现了对文本到3D生成模型的自动评测。它可以计算生成模型的ELO分数,并与现有模型进行对比排名。该工具简单易用,支持用户自定义评测数据集,可以充分发挥GPT-4V的评测效果,是研究3D生成任务的有力工具。

生成任何3D和4D场景的先进框架

GenXD是一个专注于3D和4D场景生成的框架，它利用日常生活中常见的相机和物体运动来联合研究一般的3D和4D生成。由于社区缺乏大规模的4D数据，GenXD首先提出了一个数据策划流程，从视频中获取相机姿态和物体运动强度。基于此流程，GenXD引入了一个大规模的现实世界4D场景数据集：CamVid-30K。通过利用所有3D和4D数据，GenXD框架能够生成任何3D或4D场景。它提出了多视图-时间模块，这些模块分离相机和物体运动，无缝地从3D和4D数据中学习。此外，GenXD还采用了掩码潜在条件，以支持多种条件视图。GenXD能够生成遵循相机轨迹的视频以及可以提升到3D表示的一致3D视图。它在各种现实世界和合成数据集上进行了广泛的评估，展示了GenXD在3D和4D生成方面与以前方法相比的有效性和多功能性。

腾讯推出的3D生成框架，支持文本和图像到3D的生成。

Hunyuan3D-1是腾讯推出的一个统一框架，用于文本到3D和图像到3D的生成。该框架采用两阶段方法，第一阶段使用多视图扩散模型快速生成多视图RGB图像，第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。Hunyuan3D-1.0在速度和质量之间取得了令人印象深刻的平衡，显著减少了生成时间，同时保持了生成资产的质量和多样性。

首个同时支持文生和图生的3D开源模型

腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型，旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法，第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像，第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产，支持快速单图生3D，10秒内完成端到端生成，包括mesh和texture提取。

从单目视频生成高质量4D对象的新型框架

DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架，能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场（NeRF）或显式的高斯绘制作为底层表示，解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感，将高斯绘制绑定到三角网格表面，实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格，通过均匀采样稀疏点来构建变形图，以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习，结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失，实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法，并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容，展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。

利用扩散变换器生成高质量的3D资产。

3DTopia-XL 是一个基于扩散变换器（DiT）构建的高质量3D资产生成技术，使用一种新颖的3D表示方法 PrimX。该技术能够将3D形状、纹理和材质编码到一个紧凑的N x D张量中，每个标记是一个体积原语，锚定在形状表面上，用体素化载荷编码符号距离场（SDF）、RGB和材质。这一过程仅需5秒即可从文本/图像输入生成3D PBR资产，适用于图形管道。

基于参考增强扩散的3D内容生成模型

Phidias是一个创新的生成模型，它利用扩散技术进行参考增强的3D生成。该模型通过图像、文本或3D条件生成高质素的3D资产，并且能够在几秒钟内完成。它通过整合三个关键组件：动态调节条件强度的Meta-ControlNet、动态参考路由以及自参考增强，显著提高了生成质量、泛化能力和可控性。Phidias为使用文本、图像和3D条件进行3D生成提供了统一框架，并具有多种应用场景。

一站式AI工具导航平台，探索人工智能的无限可能。

AI问我是一个集合了多种人工智能工具的导航平台，它为用户展示了从AI写作、设计、编程到娱乐和教育等多个领域的AI工具。该平台通过提供丰富的AI工具列表，帮助用户快速找到适合自己需求的AI解决方案，无论是提高工作效率、创造艺术作品还是进行学术研究，都能在这里找到合适的工具。AI问我的背景信息显示，它旨在为用户提供一个安全、便捷、内容广泛的AI工具搜索和使用环境。

使GPT开发者在OpenAI商店中获得更好的排名和收益

GPT Builder Tools是一个为GPT开发者提供的工具平台，旨在帮助他们通过分析、支付和营销工具来提升其GPT在OpenAI商店中的排名和吸引更多用户。该平台支持开发者追踪GPT的性能，吸引更多用户，并在OpenAI商店中实现GPT的货币化。此外，它还提供了一个分析仪表板，让开发者更好地理解他们的用户群体，从而优化GPT的用户体验和市场表现。

人工智能工具和服务的精选目录。

AllThingsAI是一个精心策划的AI工具和服务目录，致力于帮助用户在AI领域的复杂世界中导航。该平台通过专家团队的测试、审查和推荐，为用户提供最优质的AI驱动工具。它强调了人类主导的AI工具测试方法，使其成为该领域中最受信赖的评测网站。

AI工具目录平台，发现和探索AI工具。

ToolPilot AI是一个AI工具目录平台，它为用户提供了一个集中的中心，用于发现和探索各种AI驱动的工具和资源。该平台的特色是拥有多样化的工具集合，这些工具利用人工智能来提高生产力、自动化流程，并在各个行业中推动创新。

一站式数据处理系统，为大型语言模型提供高质量数据。

Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统，旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库，支持数据与模型的协同开发，通过沙盒实验室实现快速迭代，并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能，帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护，定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。

3D生成模型的创新突破

VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题，通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集，训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色，用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。

开源AI搜索引擎框架，性能媲美Perplexity.ai Pro。

MindSearch是一个基于大型语言模型（LLM）的多智能体网络搜索引擎框架，具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎，支持闭源大型语言模型（如GPT、Claude）或开源大型语言模型（如InternLM2.5-7b-chat）。它具备以下特点：能够解决生活中的任何问题，利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案；展示详细的解决方案路径，提高最终响应的可信度和可用性；提供优化的UI体验，包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口；动态构建图谱，将用户查询分解为图谱中的原子子问题，并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。

通过GPT等大型语言模型与你的文档对话

IncarnaMind是一个开源项目，旨在通过大型语言模型（LLMs）如GPT、Claude和本地开源LLMs，实现与个人文档（PDF、TXT）的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器，提高查询效率，增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答，突破了单文档限制，并兼容多种文件格式和LLM模型。

Windows/macOS GPT 客户端

Cherry Studio 是一款适用于 Windows 和 macOS 的 GPT 客户端软件，支持 Intel 和 Apple Silicon 架构。它通过提供高效的 GPT 交互体验，帮助用户在多种场景下提升工作效率。

提供多个GPT账号，方便用户访问和使用。

这是一个提供GPT账号共享服务的网站，用户可以通过点击页面上的账号ID直接访问GPT服务。每个账号都有使用次数限制，并且可以通过设置密码来隔离对话，确保对话的私密性。该服务特别适合需要频繁使用GPT进行对话的用户，尤其是那些希望保护对话内容不被他人查看的用户。

AI原生数据应用开发框架

DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架，利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术，简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力，使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代，基于模型和数据库，为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。

一个开放平台，用于日常使用的语言代理。

OpenAgents是一个开放平台，旨在使用户和开发者能够在日常生活中使用和托管语言代理。该平台已经实现了三种代理：数据分析的Data Agent、集成200+日常工具的Plugins Agent和自动网页浏览的Web Agent。OpenAgents通过优化的Web UI使普通用户能够与代理功能进行交互，同时为开发者和研究人员提供在本地设置上的无缝部署体验，为创新语言代理的构建和现实世界评估提供了基础。

基于ChatTTS模型的文本到语音转换项目

ChatTTS-Forge是一个围绕TTS生成模型ChatTTS开发的项目，实现了API服务器和基于Gradio的WebUI，能够提供全面的API服务，支持生成1000字以上的长文本，保持一致性，并通过内置32种不同风格进行风格管理。

一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架

Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架，它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块，使它们能够相互适应，以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中，多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合，提高了整个过程的几何一致性。实验表明，Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法，以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。

为Windows、macOS和Ubuntu提供GPT计算机助手

gpt-computer-assistant是一个为Windows、macOS和Ubuntu操作系统设计的应用程序，旨在提供一个替代的ChatGPT应用。它允许用户通过Python库轻松安装，并计划提供原生安装脚本（.exe）。该产品由Upsonic Tiger支持，是一个为大型语言模型（LLM）代理提供功能中心的平台。产品的主要优点包括跨平台兼容性、易于安装和使用，以及未来将支持本地模型。

ChatGPT的超能力版本，具有文件夹、搜索、GPT商店、图像库、语音GPT、导出、自定义提示、提示链、隐藏模型等功能。

Superpower ChatGPT是一款功能强大的聊天插件，使用GPT技术实现智能对话。它提供了许多强大的功能，包括文件夹管理、搜索功能、GPT商店、图像库、语音GPT等。它能够帮助用户更高效地进行聊天和交流，提供智能的回答和建议。

发现一种更智能的浏览方式，使用先进的GPT技术提供的聊天、上下文感知和文本纠错功能

Chapa是一款由GPT技术驱动的AI助手，提供聊天、上下文感知和文本纠错功能。它能够为用户提供智能的浏览体验，提高生产力和效率。Chapa使用先进的GPT技术，具有快速、智能的特点，旨在为用户的数字任务带来革命性的改变。

免费匿名聊天服务

GPT-UA: Claude-3, GPT-4o, DALLE-3, Mixtral是一个基于GPT的聊天服务，支持Claude-3、GPT-4o、DALLE-3和Mixtral-8X22B模型。它还具有在线信息研究能力，可以回答复杂问题、浏览图片、生成照片等。该插件可以用于生产力提升、娱乐和学习等场景。

使用Kolmogorov-Arnold网络实现的预训练生成式变换器（GPTs）的语言模型

kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。

让GPT与数千应用轻松连接的无代码平台

Actionize是一个无代码平台，它允许用户将自定义GPT（如ChatGPT）连接到数千个应用程序。它充当GPT和在Zapier、Make.com等自动化平台上创建的工作流程之间的“粘合剂”。用户无需担心编写OpenAPI规范或如何使用不同的API。Actionize在Alpha阶段提供，为早期采用者提供折扣，并提供一次性购买永久拥有的选项。

基于AI的Python网络爬虫库，自动化提取网页信息。

ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。

通过交互式3D生成技术，实现高质量且可控的3D模型创建。

Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。

基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档，智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。