产品库

交互式基于点的生成对抗网络图像操控

Drag Your GAN是一款交互式基于点的生成对抗网络（GAN）图像操控工具。通过拖动图像中的点来精确地操控图像的姿态、形状、表情和布局。该工具通过两个主要组件实现：1）基于特征的运动监督，使点的位置朝目标位置移动；2）一种新的点追踪方法，利用判别GAN特征来不断定位点的位置。用户可以操控各种类别的图像，如动物、汽车、人物、风景等。通过在GAN学习的图像空间上进行操控，该工具能够产生逼真的输出，甚至能够处理挑战性场景，如生成遮挡内容和保持对象形状的连贯性。该工具在图像操控和点追踪任务上优于现有方法，同时还展示了通过GAN反演对真实图像进行操控的能力。

交互式基于点的生成对抗网络图像操控

Drag Your GAN是一个交互式的点操作生成对抗网络（GAN）的工具。它通过拖动图像上的点来精确控制生成图像的姿态、形状、表情和布局。通过Drag Your GAN，用户可以操纵不同类别的图像，如动物、汽车、人类、风景等。这些操纵是在学习的生成图像流形上进行的，因此即使在挑战性场景下（如幻象遮挡内容和保持对象刚性形变），也能产生逼真的输出。Drag Your GAN优于先前方法在图像操作和点跟踪任务上的表现。

MindOne,一站式AI生成工具

MindOne是一个一站式的AI生成工具App。它整合了多种前沿的AI模型,包括文字生成、图像生成、聊天机器人等功能。用户可以通过MindOne快速生成各种效果的图像,并可以自定义不同的风格和场景。此外,它还内置多种先进的NLP模型,支持智能问答、文本摘要、语音识别等功能。MindOne简单易用的界面设计和合理的价格策略,让普通用户也能无障碍地使用顶级AI技术,开启属于自己的AI之旅。

AI生成图像鉴别挑战网站

AI判官是一个AI生成图像鉴别挑战的网站。它提供了普通模式、无尽模式和竞速模式三种游戏玩法。用户可以通过不同难度的游戏来提高自己分辨真实图片和AI生成图片的能力。该网站提供大量高质量的真实图片和AI生成图片作为判别素材。它的出现是对近期AI生成图片技术的一个回应,旨在提高公众的媒体识读能力。

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。

托管在 NVIDIA NGC（NVIDIA GPU Cloud 针对深度学习和科学计算优化的基于GPU加速的云平台）上的一个免费实例

Stable Diffusion XL(SDXL)是一个生成对抗网络模型,能够用更短的提示生成富有表现力的图像,并在图像中插入文字。它基于 Stability AI 开发的 Stable Diffusion 模型进行了改进,使图像生成更加高质量和可控,支持用自然语言进行本地化图像编辑。该模型可用于各种创意设计工作,如概念艺术、平面设计、视频特效等领域。

一个简单的网页应用,可帮助您生成随机头像

Avatar是一个简单的网页应用,它可以帮助用户随机生成不同风格的头像。该应用提供多种头像形式,包括半身像、坐姿和站姿,用户可以根据自己的喜好选择。该应用使用了生成对抗网络技术,可以输出高质量、细节丰富的头像图像。相比传统头像制作方式,它更加简便快捷,并可以产出更加个性化的头像。总体来说,这是一个实用有趣的网页应用,适合需要头像的各种场景。

音乐生成模型，通过控制网络进行微调。

Stable Audio ControlNet 是一个基于 Stable Audio Open 的音乐生成模型，通过 DiT ControlNet 进行微调，能够在具有 16GB VRAM 的 GPU 上使用，支持音频控制。此模型仍在开发中，但已经能够实现音乐的生成和控制，具有重要的技术意义和应用前景。

从零开始学习深度学习，实现GPT模型

zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习，并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业，社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践，通过解决实际问题（如天气预测、语言翻译等）来深入讲解深度学习的理论基础，如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始，逐步深入到复杂主题，如变换器、GPU编程和分布式训练。

大规模的生成对抗网络用于文本到图像的合成

GigaGAN是一种大规模的GAN模型，用于文本到图像的合成。它具有快速的推理速度、高分辨率图像生成能力和可编辑的潜在空间，支持多种潜在空间编辑应用，如潜在插值、样式混合和向量算术操作。GigaGAN可以生成512像素的图像，每秒钟可以生成多达7.7张图像，支持16兆像素的图像合成。它是一种高效的文本到图像合成模型，可用于多种应用场景。

Neuroid是一个基于AI的3D建模和动画生成工具

Neuroid是一个基于人工智能的3D建模和动画生成工具,允许用户通过简单快捷的操作把创意转化为复杂的3D模型和动画,从而提高创作效率。该产品利用了生成对抗网络的强大能力,实现了3D运动设计领域的革新。Neuroid可以分析大量的数据集,学习各种运动模式,解锁设计师在运动设计过程中前所未有的创造力和效率。

开源分布式深度学习工具

The Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤，支持常见的模型类型，并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统，可以作为Python、C或C++程序的库使用，也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。

一站式深度学习解决方案

深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型，可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时，它还具备数据预处理功能，方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外，深度学习助手还提供了强大的结果分析工具，帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理，适用于个人开发者和企业用户。

StyleSketch：利用有限数据通过生成模型先验提取风格化面部素描

StyleSketch是一种从面部图像中提取高分辨率风格化素描的方法。该方法利用预训练StyleGAN的深层特征的丰富语义，能够仅使用16对人脸和相应素描图像对来训练素描生成器。通过分阶段学习中的部分损失，StyleSketch能够快速收敛并提取高质量的素描。与现有的最先进素描提取方法和少量样本图像适应方法相比，StyleSketch在提取高分辨率抽象面部素描的任务上表现更优。

快速生成高质量的3D人头模型

GGHead是一种基于3D高斯散射表示的3D生成对抗网络（GAN），用于从2D图像集合中学习3D头部先验。该技术通过利用模板头部网格的UV空间的规则性，预测一组3D高斯属性，从而简化了预测过程。GGHead的主要优点包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，并且能够实现实时渲染。它通过一种新颖的总变差损失来提高生成的3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素来自UV空间中相近的高斯。

一个AI深度学习平台,提供丰富的模型和工具,打造AI创新社区

Neuralhub是一个让深度学习更简单的平台,它为AI爱好者、研究人员和工程师提供实验和创新的环境。我们的目标不仅仅是提供工具,我们还在建立一个社区,一个可以分享和协作的地方。我们致力于通过汇集所有工具、研究和模型到一个协作空间,简化当今的深度学习,使AI研究、学习和开发更容易获取。

音频处理和生成的深度学习库

AudioCraft 是一个用于音频处理和生成的 PyTorch 库。它包含了两个最先进的人工智能生成模型：AudioGen 和 MusicGen，可以生成高质量的音频。AudioCraft 还提供了 EnCodec 音频压缩 / 分词器和 Multi Band Diffusion 解码器等功能。该库适用于音频生成的深度学习研究。

先进的AI图片上标器和增强器

Magnific AI是一个使用生成式AI技术实现极高分辨率图像上标的工具。它不仅可以实现极高分辨率,还可以根据用户的提示和参数添加更多细节。该工具可用于提高肖像、插图、视频游戏资产、风景照片等的分辨率和细节。

AI春联生成器 - 创意十足的春节对联，让AI拿捏你的心弦。

AI春联生成器是一款由YunYouJun开发的智能春联生成器，旨在为用户提供个性化、创意十足的春节对联。利用先进的深度学习技术，用户可以根据输入和需求生成独特的春联对。支持多种对联样式选择，包括横批从右往左、上联在右下联在左等多种风格，实现更灵活的排版。用户还可以定制字体，使春联更具艺术感。通过配置DeepSeek开发平台的API Key，用户可以享受更强大的AI生成功能。提供多语言界面，方便全球用户使用。

LinkedIn网络AI

NetworkAI是一款基于人工智能的网络工具，通过自动生成个性化的LinkedIn介绍信息，帮助用户快速扩大人脉圈，并提供高质量的网络连接。用户只需提供目标角色、当前角色和目标公司，即可获得自然、有力的介绍信息，轻松地与行业专业人士建立联系。通过NetworkAI，您可以快速、高效地增长LinkedIn网络。

深度学习、表示学习、细粒度分类

xinsir (qi) 是一个关于深度学习、表示学习和细粒度分类的产品。它提供了强大的功能和技术，具有主要优点和背景信息。该产品具有多个模型可供选择。

深度学习文档解析API

Cradl AI是一个专为开发者和具有高级数据捕获需求的企业设计的文档解析API。利用深度学习的强大能力，快速构建、训练和部署先进的文档解析模型，无需具备机器学习经验。提供灵活的定价和部署选项，适用于各种场景。

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。

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。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

CoreNet 是一个用于训练深度神经网络的库。

CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。

深度学习天气预测模型

GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型，专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术，能够预测天气变化，提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用，有助于更好地理解和预测天气模式，对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。

深度学习API，简单、灵活、强大

Keras是一个为人类设计的API，遵循最佳实践，简化认知负荷，提供一致而简单的API，最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数，并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras，您的代码库更小，更易读，更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快，并且更容易在每个平台（服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备）上部署。

基于深度学习的AI软件，将任何人脸照片生成达芬奇风格的肖像

DaVinciFace是一款基于深度学习的软件，使用生成对抗网络（GAN）技术，能够从任何人脸照片中生成达芬奇风格的肖像。具有超过5亿个训练参数的生成神经网络，仅需不到2分钟即可生成达芬奇风格的肖像。该软件可应用于艺术创作、娱乐等场景。免费生成的肖像带有logo，商业用途需要购买无logo的高分辨率版本。