产品库

LLaSA： 扩展基于 LLaMA 的语音合成的训练时间和测试时间计算量

LLaSA_training 是一个基于 LLaMA 的语音合成训练项目，旨在通过优化训练时间和推理时间的计算资源，提升语音合成模型的效率和性能。该项目利用开源数据集和内部数据集进行训练，支持多种配置和训练方式，具有较高的灵活性和可扩展性。其主要优点包括高效的数据处理能力、强大的语音合成效果以及对多种语言的支持。该项目适用于需要高性能语音合成解决方案的研究人员和开发者，可用于开发智能语音助手、语音播报系统等应用场景。

一个高效的语音合成模型，支持中英文及语音克隆。

MegaTTS 3 是由字节跳动开发的一款基于 PyTorch 的高效语音合成模型，具有超高质量的语音克隆能力。其轻量级架构只包含 0.45B 参数，支持中英文及代码切换，能够根据输入文本生成自然流畅的语音，广泛应用于学术研究和技术开发。

语音合成工具，提供高质量的语音生成服务

Fish Speech是一款专注于语音合成的产品，它通过使用先进的深度学习技术，能够将文本转换为自然流畅的语音。该产品支持多种语言，包括中文、英文等，适用于需要文本到语音转换的场景，如语音助手、有声读物制作等。Fish Speech以其高质量的语音输出、易用性和灵活性为主要优点，背景信息显示，该产品不断更新，增加了数据集大小，并改进了量化器的参数，以提供更好的服务。

基于MaskGCT模型的文本到语音演示

MaskGCT TTS Demo 是一个基于MaskGCT模型的文本到语音（TTS）演示，由Hugging Face平台上的amphion提供。该模型利用深度学习技术，将文本转换为自然流畅的语音，适用于多种语言和场景。MaskGCT模型因其高效的语音合成能力和对多种语言的支持而受到关注。它不仅可以提高语音识别和合成的准确性，还能在不同的应用场景中提供个性化的语音服务。目前，该产品在Hugging Face平台上提供免费试用，具体价格和定位信息需进一步了解。

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。

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。

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。

亚马逊的大规模语音合成模型

BASE TTS是亚马逊开发的大规模文本到语音合成模型,运用了10亿参数的自动回归转换器,可将文本转换成语音代码,再通过卷积解码器生成语音波形。该模型使用了超过10万小时的公共语音数据进行训练,实现了语音自然度的新状态。还具有音素解离和压缩等新颖的语音编码技术。随着模型规模的增大,BASE TTS展现出了处理复杂句子的自然语调能力。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

一个简单易用的语音克隆和语音模型训练工具。

EaseVoice Trainer 是一个后端项目，旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进，注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目，旨在提供更模块化和定制化的解决方案，适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。

用于视频生成的下一帧预测模型。

FramePack 是一个创新的视频生成模型，旨在通过压缩输入帧的上下文来提高视频生成的质量和效率。其主要优点在于解决了视频生成中的漂移问题，通过双向采样方法保持视频质量，适合需要生成长视频的用户。该技术背景来源于对现有模型的深入研究和实验，以改进视频生成的稳定性和连贯性。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

Pusa 是一个新颖的视频扩散模型，支持多种视频生成任务。

Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法，能够实现高质量的视频生成，适用于多种视频生成任务（文本到视频、图像到视频等）。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程，提供了一个开源的解决方案，方便用户进行视频生成任务。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。

一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。

VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架，旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务，还能泛化到未见过的任务，通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验，为图像生成提供了强有力的支持。

在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。

SkyReels-A2 是一个基于视频扩散变换器的框架，允许用户合成和生成视频内容。该模型通过利用深度学习技术，提供了灵活的创作能力，适合多种视频生成应用，尤其是在动画和特效制作方面。该产品的优点在于其开源特性和高效的模型性能，适合研究人员和开发者使用，且目前不收取费用。

为 Diffusion Transformer 提供高效灵活的控制框架。

EasyControl 是一个为 Diffusion Transformer（扩散变换器）提供高效灵活控制的框架，旨在解决当前 DiT 生态系统中存在的效率瓶颈和模型适应性不足等问题。其主要优点包括：支持多种条件组合、提高生成灵活性和推理效率。该产品是基于最新研究成果开发的，适合在图像生成、风格转换等领域使用。

基于 DiT 的人类图像动画框架，实现精细控制与长效一致性。

DreamActor-M1 是一个基于扩散变换器 (DiT) 的人类动画框架，旨在实现细粒度的整体可控性、多尺度适应性和长期时间一致性。该模型通过混合引导，能够生成高表现力和真实感的人类视频，适用于从肖像到全身动画的多种场景。其主要优势在于高保真度和身份保留，为人类行为动画带来了新的可能性。

一款先进的视觉推理模型，能分析图片和视频内容。

QVQ-Max 是 Qwen 团队推出的视觉推理模型，能够理解和分析图像及视频内容，提供解决方案。它不仅限于文本输入，更能够处理复杂的视觉信息。适合需要多模态信息处理的用户，如教育、工作和生活场景。该产品是基于深度学习和计算机视觉技术开发，适用于学生、职场人士和创意工作者。此版本为首发，后续将持续优化。

一款用于生成信息图表的视觉文本渲染工具。

BizGen 是一个先进的模型，专注于文章级别的视觉文本渲染，旨在提升信息图表的生成质量和效率。该产品利用深度学习技术，能够准确渲染多种语言的文本，提升信息的可视化效果。适合研究人员和开发者使用，助力创造更具吸引力的视觉内容。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

实现灵活且高保真度的图像生成，同时保持身份特征。

InfiniteYou（InfU）是一个基于扩散变换器的强大框架，旨在实现灵活的图像重构，并保持用户身份。它通过引入身份特征并采用多阶段训练策略，显著提升了图像生成的质量和美学，同时改善了文本与图像的对齐。该技术对提高图像生成的相似性和美观性具有重要意义，适用于各种图像生成任务。

开发者可互动体验 OpenAI API 中的新语音模型gpt-4o-transcribe， gpt-4o-mini-transcribe and gpt-4o-mini-tts。

OpenAI.fm 是一个互动演示平台，允许开发者体验 OpenAI API 中的最新文本转语音模型gpt-4o-transcribe， gpt-4o-mini-transcribe and gpt-4o-mini-tts。该技术能够生成自然流畅的语音，使得文本内容生动而易于理解。它适用于各种应用场景，尤其是在语音助手和内容创作方面，能够帮助开发者更好地与用户沟通，提升用户体验。该产品定位于高效的语音合成，适合希望整合语音功能的开发者。

Pruna 是一个模型优化框架，帮助开发者快速高效交付模型。

Pruna 是一个为开发者设计的模型优化框架，通过一系列压缩算法，如量化、修剪和编译等技术，使得机器学习模型在推理时更快、体积更小且计算成本更低。产品适用于多种模型类型，包括 LLMs、视觉转换器等，且支持 Linux、MacOS 和 Windows 等多个平台。Pruna 还提供了企业版 Pruna Pro，解锁更多高级优化功能和优先支持，助力用户在实际应用中提高效率。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

一种提升场景级视频生成能力的技术。

长上下文调优（LCT）旨在解决当前单次生成能力与现实叙事视频制作之间的差距。该技术通过数据驱动的方法直接学习场景级一致性，支持交互式多镜头开发和合成生成，适用于视频制作的各个方面。

一种无混叠的任意尺度超分辨率方法。

Thera 是一种先进的超分辨率技术，能够在不同尺度下生成高质量图像。其主要优点在于内置物理观察模型，有效避免了混叠现象。该技术由 ETH Zurich 的研究团队开发，适用于图像增强和计算机视觉领域，尤其在遥感和摄影测量中具有广泛应用。