产品库

为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。

LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛，让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法，特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境，以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内，计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。

一个公益项目，致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。

HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。

扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。

LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。

结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。

一种优化扩散模型采样时间表的方法，以提高生成模型的输出质量。

Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。

OpenVoice V2是一款支持多语言的语音合成模型，提供高质量的语音克隆与风格控制功能。

OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。

OpenELM是一套高效的语言模型家族，具备开源训练和推理框架。

OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。

视频超分辨率模型，细节丰富

VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块，显著提高了视频的时间一致性，并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较，并展示了8倍超分辨率的视频结果。

高质量英文网页数据集

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

开源的先进文本嵌入模型

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

以低成本实现高性能的大型语言模型

JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型，通过使用公共数据集和优化的训练方法，以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数，大幅降低了计算成本，同时保持了优异的性能。

一个通用的多模态模型,可用于问答、图像描述等任务

HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一个开源的多模态模型,它可以接受图像和文本的输入,输出相关的文本内容。该模型在视觉问答、图像描述等任务上表现出色,是一个通用的智能助手模型。它由Hugging Face团队开发,基于开放数据集训练,提供免费使用。

基于Pile数据集训练的T5模型

Pile-T5是EleutherAI推出的一款自然语言处理模型，它在原有的T5模型基础上，采用了Pile数据集和LLAMA分词器进行训练，以改善对代码任务的理解能力。该模型经过了2万亿个token的训练，是原T5模型训练量的两倍。Pile-T5在多项下游任务中表现出色，尤其是在代码相关任务上。此外，EleutherAI还提供了中间检查点，以便研究人员研究模型随时间的演变。

音乐生成工具，助力音乐制作人

musicgen-songstarter-v0.2是一个针对音乐制作人设计的音频生成模型，专门用于生成有用的旋律循环。该模型在Splice样本库中的旋律循环数据集上进行了微调，能够生成立体声音频，音频频率为32kHz。与v0.1版本相比，v0.2版本使用了三倍的独特样本，并且模型大小从中等提升到了大型。

生成式室内设计训练框架

StableDesign项目旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。用户上传空房间图片和文字提示，生成装修效果图。通过爱彼迎数据下载、特征提取和ControlNet模型训练，结合图像处理和自然语言处理技术，提供新思路和方法。

一款12.1B参数的解码型语言模型

Stable LM 2 12B是一种12.1十亿参数的解码器式语言模型,经过2万亿token的多语种和代码数据集预训练。该模型可用作基础模型进行下游任务的微调,但在使用前需要评估和微调以确保安全可靠的性能。该模型可能包含不当内容,建议使用时谨慎评估,不要用于可能会给他人造成伤害的应用。

针对移动UI屏幕设计的MLLLM模型

Ferret-UI是一个新的MLLLM，专门为提高对移动UI屏幕的理解而设计。具备引用、定位和推理能力，处理UI屏幕上的任务。具有“任何分辨率”技术，通过放大细节解决小对象识别问题。涉及任务制定、训练样本收集、模型架构与数据集建立等，表现突出在高级任务的对话能力。

Hillbot是一家专注于机器人基础模型的公司，旨在为工业和家庭任务提供AI驱动的机器人

Hillbot致力于机器人创新的前沿，通过为机器人提供AI大脑和适应性技能，使其能够在复杂环境中执行复杂任务。公司在收集真实世界和模拟数据方面的专业知识，显著扩展了机器人基础模型的训练数据集。通过在3D场景捕捉、模拟和机器人学习算法方面的核心技术，Hillbot不仅在制造机器人，还在定义具身AI（AI与机器人技术的融合）的边界，以增强所有领域的能力。

精准控制文本生成视频的相机姿态

CameraCtrl 致力于为文本生成视频模型提供精准相机姿态控制，通过训练相机编码器实现参数化相机轨迹，从而实现视频生成过程中的相机控制。产品通过综合研究各种数据集的效果，证明视频具有多样的相机分布和相似外观可以增强可控性和泛化能力。实验证明 CameraCtrl 在实现精确、领域自适应的相机控制方面非常有效，是从文本和相机姿态输入实现动态、定制视频叙事的重要进展。

提高文本到图像模型中空间一致性的解决方案

SPRIGHT是一个专注于空间关系的大规模视觉语言数据集和模型。它通过重新描述600万张图像构建了SPRIGHT数据集，显著增加了描述中的空间短语。该模型在444张包含大量物体的图像上进行微调训练，从而优化生成具有空间关系的图像。SPRIGHT在多个基准测试中实现了空间一致性的最新水平，同时提高了图像质量评分。

澜舟科技研发的孟子3-13B大模型，支持免费商用

澜舟科技研发的孟子3-13B大模型基于Llama架构，经过3T Tokens的数据集训练，具备强大的多语言处理和交互推理能力。支持免费商用，为ToB场景打造优质大模型。

文本编码器微调技术，提升文本到图像生成模型性能

TextCraftor是一种创新的文本编码器微调技术，能够显著提升文本到图像生成模型的性能。通过奖励函数优化，它改善了图像质量与文本对齐，无需额外数据集。

一种通过计数事实数据集和自举监督实现真实物体删除和插入的方法

ObjectDrop是一种监督方法,旨在实现照片级真实的物体删除和插入。它利用了一个计数事实数据集和自助监督技术。主要功能是可以从图像中移除物体及其对场景产生的影响(如遮挡、阴影和反射),也能够将物体以极其逼真的方式插入图像。它通过在一个小型的专门捕获的数据集上微调扩散模型来实现物体删除,而对于物体插入,它采用自助监督方式利用删除模型合成大规模的计数事实数据集,在此数据集上训练后再微调到真实数据集,从而获得高质量的插入模型。相比之前的方法,ObjectDrop在物体删除和插入的真实性上有了显著提升。

AI社区共建未来,开源开放科学推进AI民主化

Hugging Face是一个AI社区平台,致力于通过开源和开放科学的方式来推进人工智能的发展和民主化。它为机器学习社区提供了协作模型、数据集和应用程序的环境。主要优势包括:1)协作平台,可无限托管和共享模型、数据集和应用程序。2)开源堆栈,加速ML开发流程。3)支持多模态(文本、图像、视频、音频、3D等)。4)建立ML作品集,在全球分享你的作品。5)付费计算和企业解决方案,提供优化的推理端点、GPU支持等。

基于稳定扩散生成高质量动漫风格图像的文本到图像模型

Animagine XL 3.1 是一款能够基于文本提示生成高质量动漫风格图像的文本到图像生成模型。它建立在稳定扩散 XL 的基础之上,专门针对动漫风格进行了优化。该模型具有更广泛的动漫角色知识、优化过的数据集和新的美学标签,从而提高了生成图像的质量和准确性。它旨在为动漫爱好者、艺术家和内容创作者提供有价值的资源。

Etna是七火山科技开发的AIGC模型，专注于根据文本描述生成相应的视频内容

Etna模型采用了Diffusion架构，并结合了时空卷积和注意力层，使其能够处理视频数据并理解时间连续性，从而生成具有时间维度的视频内容。该模型在大型视频数据集上进行训练，使用了深度学习技术策略，包括大规模训练、超参数优化和微调，以确保强大的性能和生成能力。

Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库

Apollo项目由FreedomIntelligence组织维护，旨在通过提供多语言医学领域的大型语言模型（LLMs）来民主化医疗AI，覆盖6亿人。该项目包括模型、数据集、基准测试和相关代码。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

大规模代码生成预训练模型

StarCoder2是一个1500亿参数的Transformer模型,在包括GitHub在内的600多种编程语言数据集上进行了预训练,使用了Grouped Query Attention等技术。该模型可用于代码生成任务,支持多种编程语言。

医疗领域检索式问答基准测试

Benchmark Medical RAG是一个专注于医疗领域的检索式问答（Retrieval-Augmented Generation）基准测试平台。它提供了一系列的数据集和评估工具，旨在推动医疗信息检索和生成模型的研究。