产品库

开源数据标注工具，提升机器学习模型性能。

LabelU是一个开源的数据标注工具，适用于需要对图像、视频、音频等数据进行高效标注的场景，以提升机器学习模型的性能和质量。它支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框等，满足不同场景的标注需求。

使用Gemini API进行图像物体检测的Streamlit应用

bonding_w_geimini是一个基于Streamlit框架开发的图像处理应用，它允许用户上传图片，通过Gemini API进行物体检测，并在图片上直接绘制出物体的边界框。这个应用利用了机器学习模型来识别和定位图片中的物体，对于图像分析、数据标注和自动化图像处理等领域具有重要意义。

专业的数据解决方案提供商

博登智能自主研发的数据标注处理平台——BASE（Boden Annotation Service Enhancement），具有超强适用性，可完成从数据采集、清洗、标注到验证的全套服务。BASE平台覆盖了包括语音、文本、图像、视频、点云等多种模态类型的数据处理能力，通过AI辅助标注的形式，相较于传统的标注方式，帮助企业节省了高达30%-40%的成本，并提升50%以上的效率，已经获得了市场的广泛认可。 数据处理平台——BASE平台能够支持开展包括通用图像标注，3D/4D点云标注，图片点云融合标注，NLP文本标注，医疗影像标注，视频描述标注，音素标注，音频标注等标注业务。

多模态视觉任务的高效转换模型

LLaVA-OneVision是一款由字节跳动公司与多所大学合作开发的多模态大型模型（LMMs），它在单图像、多图像和视频场景中推动了开放大型多模态模型的性能边界。该模型的设计允许在不同模态/场景之间进行强大的迁移学习，展现出新的综合能力，特别是在视频理解和跨场景能力方面，通过图像到视频的任务转换进行了演示。

前端标注组件库，支持多种数据标注方式。

labelU-Kit 是一个开源的前端标注组件库，提供图片、视频和音频的标注功能，支持2D框、点、线、多边形、立体框等多种标注方式。它以NPM包的形式提供，方便开发者集成到自己的标注平台中，提高数据标注的效率和灵活性。

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。

先进的单目深度估计模型

Depth Anything V2 是一个经过改进的单目深度估计模型，它通过使用合成图像和大量未标记的真实图像进行训练，提供了比前一版本更精细、更鲁棒的深度预测。该模型在效率和准确性方面都有显著提升，速度比基于Stable Diffusion的最新模型快10倍以上。

一种用于跨领域视频帧中对象匹配的通用模型。

MASA是一个用于视频帧中对象匹配的先进模型，它能够处理复杂场景中的多目标跟踪（MOT）。MASA不依赖于特定领域的标注视频数据集，而是通过Segment Anything Model（SAM）丰富的对象分割，学习实例级别的对应关系。MASA设计了一个通用适配器，可以与基础的分割或检测模型配合使用，实现零样本跟踪能力，即使在复杂领域中也能表现出色。

一个多功能且强大的SDXL-ControlNet模型，适用于各种线条艺术的调节。

MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。

IC-Light是一个用于图像照明操纵的项目。

IC-Light项目旨在通过先进的机器学习技术，对图像的照明条件进行操纵，从而实现一致的光照效果。它提供了两种类型的模型：文本条件重照明模型和背景条件模型，两者均以前景图像作为输入。该技术的重要性在于它能够在不依赖复杂提示的情况下，通过简单的文本描述或背景条件，实现对图像照明的精确控制，这对于图像编辑、增强现实、虚拟现实等领域具有重要意义。

一种用于逆渲染的先进学习扩散先验方法，能够从任意图像中恢复物体材质并实现单视图图像重照明。

IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。

智能视频对象分割技术

SAM是一个先进的视频对象分割模型，它结合了光学流动和RGB信息，能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升，同时保持了对象的身份一致性。

高效3D网格生成框架

InstantMesh是一个基于LRM架构的前馈框架，用于从单张图像高效生成3D网格。它支持低内存GPU环境，并能生成具有纹理映射的3D网格模型。

一款可以将图像转化为不适合进行机器学习模型训练的"毒药"样本的工具

Nightshade是一款用于保护版权的工具。它可以将图像转化为不适合进行机器学习模型训练的"毒药"样本,从而避免内容被无授权使用。Nightshade不依赖于训练者的善意,而是增加了训练未经授权数据的成本,促使训练者选择从创作者处获得授权。相比于水印等传统方法,Nightshade更加鲁棒,能抵抗各种图像处理,同时对原图的视觉效果影响较小。Nightshade目前作为独立工具提供,未来将与Glaze工具整合发布。

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。

学习网络中的三维动物

3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

机器人图像渲染的新发展

Wild2Avatar是一个用于渲染被遮挡的野外单目视频中的人类外观的神经渲染方法。它可以在真实场景下渲染人类,即使障碍物可能会阻挡相机视野并导致部分遮挡。该方法通过将场景分解为三部分(遮挡物、人类和背景)来实现,并使用特定的目标函数强制分离人类与遮挡物和背景,以确保人类模型的完整性。

MATLAB是最简单、最高效的工程师和科学家软件环境。

MATLAB是一种用于工程和科学计算的软件环境。它提供了丰富的工具和功能，使工程师和科学家能够更轻松地进行数据分析、可视化和模型开发。MATLAB具有简单易学的语法，可以快速实现复杂的计算任务。它还提供了大量的工具箱，覆盖了各种领域的应用，包括信号处理、图像处理、控制系统设计、机器学习等。MATLAB是一款强大的工具，适用于各种工程和科学领域的应用。

实时优化的计算机视觉库

OpenCV是一个实时优化的计算机视觉库，提供了一套功能强大的工具和硬件支持。它还支持机器学习（ML）和人工智能（AI）模型的执行。OpenCV是开源的，免费商用。

让自然语言处理和机器学习解决方案更易于访问和经济实惠，以实现更好、更智能的决策。

UBIAI 文本标注工具是一个强大的数据标注平台，可以轻松进行数据标注、训练和模型部署。通过我们的光学字符识别（OCR）技术，您可以准确地从图像中提取文本。UBIAI 的自动化标注使得标注变得简单，通过学习您的输入，逐渐减少您的工作量，同时保持高质量的标注。您可以在一个文档中以多种语言进行标注，包括希伯来语、日语、阿拉伯语、印地语等。无论您需要分析医疗记录还是金融文件，UBIAI 都可以帮助简化您的数据标注和训练流程。

SuperAnnotate提供端到端数据标注、版本控制和管理平台以生成AI模型的训练数据。

SuperAnnotate是一个全面的端到端数据标注、版本控制和管理平台,可高效生成AI模型的高质量训练数据。它提供了标注软件、标注服务、项目和质量管理、AI数据管理和策展以及MLOps和自动化等功能模块。企业可以通过SuperAnnotate更快地构建、微调、迭代和管理自己的AI模型,大幅度缩短准确AI模型的开发时间。SuperAnnotate支持图像、视频、文本等多种数据类型的标注,安全合规,拥有强大的NLP支持。已经获得Hinge Health、Motorola Solutions、Percepto等客户的广泛应用,可以提高模型准确率、缩短标注周期等。

开放平台

灵云开放平台免费为开发者提供语音合成(TTS)、语音识别(ASR)、手写识别(HWR)、光学字符识别(OCR)、语义理解(NLU)、机器翻译(MT)等全方位智能人机交互能力,通过语音、视觉等感知能力,赋能移动应用、智能硬件等领域,实现人机交互的自然、智能化。

解锁数据 AI

Encord 是一款软件，可帮助您安全地开发、测试和部署大规模的预测性和生成性人工智能系统。利用您的数据构建智能应用程序，释放机器学习的价值。Encord Data Engine 帮助您验证和调试模型，创建训练和验证数据，以及优化基础模型的性能。Encord Annotate 是一个易于使用的平台，可帮助您创建高质量的训练数据，加快模型部署速度。Encord Active 提供数据驱动的洞察力，帮助改善模型质量和快速诊断问题。Encord Accelerate 可按需提供高质量的专业标注服务。

数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注

数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论，致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注，我们都可以满足您的需求。

帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例

GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder，用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例，并比较它们的价格、配置和性能等信息，从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算，GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能，让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选，从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。

开源数据标注工具

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型，包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用，适用于个人和团队使用。

Qihoo-T2X，一款针对文本到任意任务的高效扩散变换器模型。

Qihoo-T2X是由360CVGroup开发的一个开源项目，它代表了一种创新的文本到任意任务（Text-to-Any）的扩散变换器（DiT）架构范式。该项目旨在通过代理令牌技术，提高文本到任意任务的处理效率。Qihoo-T2X项目是一个正在进行中的项目，其团队承诺将持续优化和增强其功能。

旨在帮助我们理解AI代理的工程化提示项目。

SuperPrompt是一个开源项目，旨在通过精心设计的提示来帮助我们更好地理解人工智能代理。该项目由多个阶段组成，目前仍处于永远的测试阶段。它不仅适用于Claude这样的大型语言模型，也适用于其他类似的模型。项目在移动设备上创建，预期将不断改进。SuperPrompt通过一系列复杂的逻辑和数学结构，旨在探索和扩展AI的认知边界，推动AI技术的发展。

通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

rStar是一个自我博弈相互推理方法，它通过将推理过程分解为解决方案生成和相互验证，显著提升了小型语言模型（SLMs）的推理能力，无需微调或使用更高级的模型。rStar通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）和人类推理动作的结合，构建更高质量的推理轨迹，并通过另一个类似能力的SLM作为鉴别器来验证这些轨迹的正确性。这种方法在多个SLMs上进行了广泛的实验，证明了其在解决多样化推理问题方面的有效性。

模块化研究导向的检索增强生成统一框架

RAGLAB是一个模块化、研究导向的开源框架，专注于检索增强生成(RAG)算法。它提供了6种现有RAG算法的复现，以及一个包含10个基准数据集的全面评估系统，支持公平比较不同RAG算法，并便于高效开发新算法、数据集和评估指标。