产品库

Nerfstudio是一个模块化的神经辐射场开发框架

Nerfstudio是一个开源的神经辐射场（NeRF）开发框架，它提供了简单易用的API，支持模块化的NeRF构建和训练。Nerfstudio帮助用户更轻松地理解和探索NeRF技术，并提供了教程、文档和更多学习资源。欢迎用户贡献新的NeRF模型和数据集。Nerfstudio的主要功能包括模型训练、数据处理、可视化等。

移动优先、前线聚焦、模块化ERP系统

fieldmobi.ai是一个移动优先、前线聚焦、模块化的ERP系统，旨在帮助企业实现数字化转型。它通过提供灵活的模块化解决方案，使企业能够根据需求定制ERP功能，从而提高工作效率和数据准确性。产品背景信息显示，fieldmobi.ai致力于通过其技术平台，赋能前线工作人员，优化业务流程，降低成本，并提高决策效率。关于价格和定位，fieldmobi.ai提供了一个适合中小企业的解决方案，具体价格信息需要进一步查询。

模块化仿人机器人，用于强化学习训练

Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码，可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试，或导入其他机器人模型进行训练。

自进化的模块化自代理通用人工智能（AGI）

AgentK是一个自进化的模块化自代理通用人工智能（AGI）模型，由多个合作的代理组成，能够根据用户的需求构建新的代理来完成任务。它基于LangGraph和LangChain框架构建，具有自我测试和修复的能力，旨在成为最小化的代理和工具集合，以便自我引导并发展自身的智能。

模块化仿人机器人，具有高自由度

Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人，具有高自由度，基于Agibot开源框架AimRT作为中间件，并使用强化学习进行运动控制。该项目包括模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。AimRT框架是一个用于机器人应用开发的开源框架，它提供了一套完整的工具和库，以支持机器人的感知、决策和行动。Agibot X1项目的重要性在于它为机器人研究和教育提供了一个高度可定制和可扩展的平台。

开源框架，用于构建模块化的生产级应用程序。

Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。

多视角草图引导的文本到 3D 生成

Sketch2NeRF 是一种多视角草图引导的文本到 3D 生成框架。它通过预训练的 2D 扩散模型（如 Stable Diffusion 和 ControlNet）来优化由神经辐射场（NeRF）表示的 3D 场景。该方法还提出了一种新颖的同步生成和重建方法，以有效优化 NeRF。通过收集的两种多视角草图数据集进行实验评估，证明了我们的方法能够在高保真度的文本提示下合成具有精细草图控制的一致的 3D 内容。广泛的结果表明，我们的方法在草图相似性和文本对齐方面实现了最先进的性能。

编辑3D场景的指令式NeRF编辑器

Instruct-NeRF2NeRF是一款用于编辑NeRF场景的指令式编辑器。它使用图像条件扩散模型（InstructPix2Pix）逐步编辑输入图像，同时优化底层场景，从而得到一个优化的3D场景，该场景符合编辑指令。我们证明了我们的方法能够编辑大规模的现实世界场景，并且能够比之前的工作实现更真实、更有针对性的编辑。

从视频中推断混合神经流体场

HyFluid是一种从稀疏多视角视频中推断流体密度和速度场的神经方法。与现有的神经动力学重建方法不同，HyFluid能够准确估计密度并揭示底层速度，克服了流体速度的固有视觉模糊性。该方法通过引入一组基于物理的损失来实现推断出物理上合理的速度场，同时处理流体速度的湍流性质，设计了一个混合神经速度表示，包括捕捉大部分无旋能量的基础神经速度场和模拟剩余湍流速度的涡粒子速度。该方法可用于各种围绕3D不可压缩流的学习和重建应用，包括流体再模拟和编辑、未来预测以及神经动态场景合成。

智能代理互联框架，支持任务自动化与协作。

IoAI (Internet of Agents)是一个智能代理互联框架，旨在通过高度模块化的设计，实现不同智能代理之间的自动化协作。它允许开发者快速集成第三方智能代理，并通过统一的接口进行任务分配和执行。IoA的核心优势在于其灵活性和可扩展性，支持多种应用场景，包括但不限于协作论文写作、基准测试和开放指令数据集。

AI玩乐场

Perpend是一个免费的AI玩乐场，让您可以尝试Open AI GPT模型。它还有一个PLUS版本，为那些想要直接访问的用户提供服务。您可以添加OpenAI API密钥，选择模型（包括GPT-4），与AI进行对话，创建、探索和导入各种对话和表单的提示。

用于高效表示复杂时空信号的残差神经场

ResFields是一类专门设计用于有效表示复杂时空信号的网络。它将时变权重引入多层感知机中,利用可训练的残差参数增强了模型的表达能力。该方法可以无缝集成到现有技术中,并可显著提高各种具有挑战性的任务的结果,如2D视频逼近、动态形状建模和动态NeRF重建等。

Spell 是一个 AI 模型，可从图像生成 3D 世界，支持多种渲染技术。

Spell 是 Spline 推出的 AI 模型，能够从单张图像生成完整的 3D 场景。它基于扩散模型技术，通过结合真实数据和合成数据进行训练，能够在几分钟内生成具有多视图一致性的 3D 世界。该技术的主要优点是能够快速生成高质量的 3D 场景，并支持多种渲染技术如高斯绘制和神经辐射场等。Spell 的出现为 3D 设计领域带来了革命性的变化，使创作者能够更高效地生成和探索 3D 场景。目前，Spell 仍处于开发阶段，团队计划频繁更新模型以提升质量和一致性。

交互式模块化服装生成

IMAGDressing是一个交互式模块化服装生成模型，旨在为虚拟试穿系统提供灵活和可控的定制化服务。该模型通过结合CLIP的语义特征和VAE的纹理特征，使用混合注意力模块将这些特征整合到去噪UNet中，确保用户可以控制编辑。此外，IMAGDressing还提供了IGPair数据集，包含超过30万对服装和穿着图像，建立了标准的数据组装流程。该模型可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展插件结合使用，增强多样性和可控性。

文档理解的模块化多模态大语言模型

mPLUG-DocOwl 是一款用于文档理解的模块化多模态大语言模型，能够处理 OCR-free 文档理解任务。该模型具有出色的性能表现，支持文档视觉问答、信息问答、图表问答等多种任务。用户可以通过模型提供的在线演示来体验其强大功能。

使用模块化构建块构建高性能AI模型的工具。

Zeta是一个开源项目，提供模块化、高性能和可扩展的构建块来快速构建AI模型。它包括多种功能，如Flash Attention、SwiGLU、相对位置偏差、前馈网络、BitLinear变换、PalmE多模态模型、U-Net、视觉嵌入和其他多种高级特性。

全新的故事创作方式。

Chronicle是一个全新的故事创作工具，通过精心设计的模块化Blocks，让用户可以轻松地创建具有完美设计、互动性和动态效果的故事。用户可以定制Blocks、嵌入链接、以键盘为主的工作流程，并与团队实时协作，还可以通过专家认证的模板快速启动创作。

使用频域分解进行高保真、可迁移的NeRF编辑

Freditor是一种基于频域分解的NeRF编辑方法。它可以实现高保真的NeRF场景编辑,并且可迁移到其他场景。该方法将NeRF场景划分为高频和低频两部分,对低频部分进行风格迁移,并将高频细节重新集成,从而生成高保真的编辑结果。Freditor还支持在推理过程中对编辑强度进行控制。实验表明,该方法在保真度和可迁移性方面都优于现有的NeRF编辑方法。

使用多照明合成的扩散方法重新照明辐射场

这是一种通过利用从2D图像扩散模型提取的先验来创建可重新照明的辐射场的方法。该方法能够将单照明条件下捕获的多视图数据转换为具有多照明效果的数据集，并通过3D高斯splats表示可重新照明的辐射场。这种方法不依赖于精确的几何形状和表面法线，因此更适合处理具有复杂几何形状和反射BRDF的杂乱场景。

一个功能强大且模块化的稳定扩散 GUI

ComfyUI 是一个功能强大且模块化的稳定扩散 GUI 和后端。它通过图形 / 节点 / 流程图界面，让您设计和执行复杂的稳定扩散流程。它支持 SD1.x、SD2.x 和 SDXL，具有异步队列系统和许多优化功能。它可以加载 ckpt、safetensors 和 diffusers 模型 / 检查点，支持嵌入 / 文本反转、Loras、超网络、区域组合、修复、插图、控制网络、升级模型等功能。它还支持全线下工作，不需要下载任何内容。您可以使用 ComfyUI 创建复杂的工作流程，如 Hires 修复等。ComfyUI 适用于想要使用稳定扩散创建复杂工作流程或学习更多关于稳定扩散的人群。

打造有温度的数字人，注入灵魂。

awesome-digital-human-live2d 是一个开源项目，旨在创建具有交互性的数字人物模型。它支持Docker快速部署，集成了Dify服务，支持ASR、LLM、TTS、Agent等模块化扩展，并且可以控制Live2d人物模型。该项目通过模块化设计，简化了数字人的创建过程，使得开发者能够更专注于个性化和创新。

SIGNeRF - 快速、可控的NeRF场景编辑和场景集成对象生成

SIGNeRF是一种用于快速和可控的NeRF场景编辑以及场景集成对象生成的新方法。它引入了一种新的生成更新策略，确保在编辑图像时保持3D一致性，而无需进行迭代优化。SIGNeRF利用了ControlNet的深度条件图像扩散模型的优势，通过几个简单的步骤在单个前向传递中编辑现有的NeRF场景。它可以生成新的对象到现有的NeRF场景中，也可以编辑已存在的对象，从而实现对场景的精确控制。

城市级NeRF实景三维大模型，沉浸式体验。

书生·天际LandMark是一个基于NeRF技术的实景三维大模型，它实现了100平方公里的4K高清训练，具备实时渲染和自由编辑的能力。这项技术代表了城市级三维建模和渲染的新高度，具有极高的训练和渲染效率，为城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域提供了强大的工具。

一个用于创建模块化数据可视化应用程序的工具包

Vizro是一个用于快速创建模块化数据可视化dashboard的工具包。它允许用户通过简单的配置就可以构建复杂的dashboard,无需高级编程和设计经验。用户可以定义组件、控制器、页面、布局、交互等,从而用极少的代码就能创建Plotly和Dash驱动的dashboard。Vizro使得低代码和高代码开发完美结合,既保证了快速迭代,又具备高度定制化的能力。

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。

javascript神经网络库

Synaptic是一个开源的javascript神经网络库，提供了基本的神经元、网络、训练器和网络构建工具。它可以用于构建和训练各种类型的神经网络，如感知机、长短时记忆网络(LSTM)、液态状态机和Hopfield网络。Synaptic还提供了一些示例和演示，帮助用户学习和使用神经网络。

通过Model Context Protocol服务器扩展语言模型的能力。

Smithery是一个基于Model Context Protocol的平台，允许用户通过连接各种服务器来扩展语言模型的功能。它为用户提供了一个灵活的工具集，能够根据需求动态增强语言模型的能力，从而更好地完成各种任务。该平台的核心优势在于其模块化和可扩展性，用户可以根据自己的需求选择合适的服务器进行集成。

一个用于GPT-3的游乐场

Everyprompt是一个用于GPT-3的游乐场。在这里，您可以探索和使用最新的语言模型，构建和分享与GPT-3一起使用的工具，了解人工智能的未来。Everyprompt为AI开发团队提供了一个非常好的工具。它提供了无限的API访问和团队支持，可以让您以更高效的方式开发和部署AI驱动的应用。根据不同的需求，Everyprompt提供了个人、团队和企业的定价计划。

一个开源的IDE扩展，旨在提升AI软件开发系统的模块化和可进化性。

Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。

利用动态NeRF进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑

DynVideo-E是一款利用动态NeRF技术进行大规模运动和视角变化的人体视频编辑工具。该工具将视频表示为3D前景规范化的人体空间，结合变形场和3D背景静态空间。通过利用重建损失、2D个性化扩散先验、3D扩散先验和局部部分超分辨率等技术，在多视角多姿势配置下编辑可动的规范化人体空间。同时，通过特征空间的风格转换损失将参考风格转移到3D背景模型中。用户可以在编辑后的视频-NeRF模型中根据源视频相机姿态进行相应的渲染。DynVideo-E不仅能够处理短视频，还能够处理大规模运动和视角变化的人体视频，为用户提供了更多直接可控的编辑方式。该工具在两个具有挑战性的数据集上的实验证明，相比于现有方法，DynVideo-E在人类偏好方面取得了50% ~ 95%的显著优势。DynVideo-E的代码和数据将会向社区发布。