产品库

开源项目，复现OpenAI的Sora模型

Open-Sora-Plan是一个开源项目，旨在复现OpenAI的Sora（T2V模型），并构建关于Video-VQVAE（VideoGPT）+ DiT的知识。项目由北京大学-兔展AIGC联合实验室发起，目前资源有限，希望开源社区能够贡献力量。项目提供了训练代码，并欢迎Pull Request。

开源视频生成模型

genmoai/models 是一个开源的视频生成模型，代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1，是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型，从零开始训练，是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性，显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布，用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。

视频生成评估基准测试

Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试，旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分，分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布，对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义，它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。

Pyramid-Flow的ComfyUI包装节点，用于高效视觉生成。

ComfyUI-PyramidFlowWrapper是基于Pyramid-Flow模型的一套包装节点，旨在通过ComfyUI提供更高效的用户界面和更便捷的操作流程。该模型利用深度学习技术，专注于视觉内容的生成与处理，具有高效处理大量数据的能力。产品背景信息显示，它是由开发者kijai发起并维护的开源项目，目前尚未完全实现功能，但已具备一定的使用价值。由于是开源项目，其价格为免费，主要面向开发者和技术爱好者。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

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。

可控视频和图像生成技术

ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。

文本到视频生成的创新框架

VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

通用世界模型，支持自然语言动作和视频状态

Pandora是一个向通用世界模型迈进的模型，它能够通过生成视频来模拟世界状态，并允许使用自然语言在任何时间控制视频内容。Pandora与以往的文本到视频模型不同，它允许在视频生成过程中随时接受自由文本动作输入，从而实现视频的即时控制。这种即时控制能力实现了世界模型支持交互式内容生成和增强的健壮推理和规划的承诺。Pandora能够跨多个领域生成视频，如室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等场景。此外，Pandora还允许通过高质量的数据进行指令调整，使得模型能够在一个领域学习动作并在另一个未见过的领域中使用。Pandora模型还通过自回归模型生成更长的视频，其生成的视频长度可以超过训练视频的长度。尽管Pandora作为通用世界模型的初步步骤仍有限制，例如在生成一致性视频、模拟复杂场景、理解常识和物理法则以及遵循指令/动作方面可能会失败，但它在视频生成和自然语言控制方面展示了巨大的潜力。

一款面向高质量长视频生成的实验性框架，具有扩展序列长度和增强动态特性。

Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。

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。

AI学习平台

Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。

基于Segment-Anything-2和Segment-Anything-1的自动全视频分割工具

AutoSeg-SAM2是一个基于Segment-Anything-2（SAM2）和Segment-Anything-1（SAM1）的自动全视频分割工具，它能够对视频中的每个对象进行追踪，并检测可能的新对象。该工具的重要性在于它能够提供静态分割结果，并利用SAM2对这些结果进行追踪，这对于视频内容分析、对象识别和视频编辑等领域具有重要意义。产品背景信息显示，它是由zrporz开发的，并且是基于Facebook Research的SAM2和zrporz自己的SAM1。价格方面，由于这是一个开源项目，因此它是免费的。

利用大规模机器学习理解场景并连接全球数百万场景的地理空间模型

Niantic的Large Geospatial Model (LGM) 是一个先锋概念，旨在通过大规模机器学习理解场景并将其与全球数百万其他场景连接起来。LGM不仅使计算机能够感知和理解物理空间，还能以新的方式与它们互动，成为AR眼镜及更广泛领域（包括机器人技术、内容创作和自主系统）的关键组成部分。随着我们从手机转向与现实世界相连的可穿戴技术，空间智能将成为世界未来的操作系统。

一个完全由你掌控数据的「被动记录」项目。

Pensieve是一个隐私保护的被动记录项目，它可以自动记录屏幕内容，构建智能索引，并提供便捷的网页界面来检索历史记录。这个项目受到了Rewind和Windows Recall的启发，但与它们不同，Pensieve允许用户完全控制自己的数据，避免了数据传输到不受信任的数据中心。Pensieve的主要优点包括简单安装、完整的数据控制、全文和向量搜索支持、与Ollama集成、兼容任何OpenAI API模型、支持Mac和Windows（Linux支持正在开发中）以及通过插件扩展功能。

统一可控的视频生成方法

AnimateAnything是一个统一的可控视频生成方法，它支持在不同条件下进行精确和一致的视频操作，包括相机轨迹、文本提示和用户动作注释。该技术通过设计多尺度控制特征融合网络来构建不同条件下的通用运动表示，并将所有控制信息转换为逐帧光流，以此作为运动先导来指导视频生成。此外，为了减少大规模运动引起的闪烁问题，提出了基于频率的稳定模块，以确保视频在频域的一致性，增强时间连贯性。实验表明，AnimateAnything的方法优于现有的最先进方法。

Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。

Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展，特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型，以支持各种语言相关的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐，适合需要快速部署和高效运行的场合。目前，该模型是免费试用的，具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。

AI技术预览纹身去除效果，辅助决策

AI Tattoo Removal是一个利用人工智能技术展示纹身去除效果的先进工具。它提供了多种可视化选项和用户友好的界面，适用于考虑纹身去除的个人和专业纹身去除专家。该平台使用尖端的机器学习算法分析并展示纹身去除进度，用户可以查看不同的去除阶段、结果和治疗方案，以更好地理解去除过程。产品的主要优点包括即时可视化、个性化体验和免费的基础功能，同时提供高级功能订阅服务。

AI云平台，为所有人服务

Kalavai是一个AI云平台，旨在为所有人提供服务。它通过集成各种AI技术，使得用户能够构建、部署和运行AI应用。Kalavai平台的主要优点是其易用性和灵活性，用户无需深入了解复杂的AI技术，即可快速构建自己的AI应用。平台背景信息显示，它支持多种语言和框架，适合不同层次的开发者使用。目前，Kalavai提供免费试用，具体价格和定位需要进一步了解。

AI模型部署和推理优化的专家

Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司，提供领先的企业级推理解决方案，以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型（LLMs），帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识，以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术，如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面，Neural Magic提供了免费试用和付费服务，旨在帮助企业降低成本、提高效率，并保持数据隐私和安全。

Qwen2.5-Coder系列中的0.5B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿，包括源代码、文本代码基础、合成数据等，显著提升了编码能力。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型，编码能力与GPT-4o相当。此外，Qwen2.5-Coder还为实际应用如代码代理提供了更全面的基础，不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。

Hugging Face上由Qwen提供的编程工具集合

Qwen2.5 Coder Artifacts是一个托管在Hugging Face平台上的编程工具集合，代表了人工智能在编程领域的应用。这个产品集合利用最新的机器学习技术，帮助开发者提高编码效率，优化代码质量。产品背景信息显示，它是由Qwen创建并维护的，旨在为开发者提供一个强大的编程辅助工具。产品是免费的，定位于提高开发者的生产力。

AI研究与趋势分析平台

Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构，旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具，推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任，为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。

开源视频生成模型，支持10秒视频和更高分辨率。

CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型，是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频，并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块，能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持，为视频内容创作者提供了一个强大的工具，尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。

华盛顿邮报的AI问答产品

Ask The Post AI是华盛顿邮报推出的一款基于人工智能的产品，它允许读者就自2016年以来发布的所有报道提出问题。该产品利用生成式AI技术和对话格式，依托华盛顿邮报长期以来基于事实、深入报道的新闻传统，以新的方式取悦并通知读者。Ask The Post AI通过机器学习团队对Climate Answers工具的数据进行提炼，优化了如何检索和匹配自2016年以来新闻室发布的所有报道中与用户查询相关的相关文章。

用户视频的生成性视频摄像机控制

ReCapture是一种从单一用户提供的视频生成新视频和新颖摄像机轨迹的方法。该技术允许我们从完全不同的角度重新生成源视频，并带有电影级别的摄像机运动。ReCapture通过使用多视图扩散模型或基于深度的点云渲染生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频，然后通过我们提出的掩蔽视频微调技术将锚视频重新生成为干净且时间上一致的重新角度视频。这种技术的重要性在于它能够利用视频模型的强大先验，将近似的视频重新生成为时间上一致且美观的视频。

快速创建个性化纹身设计

AI Tattoo Generator是一个利用人工智能技术帮助用户快速创建个性化纹身设计的在线平台。该平台使用先进的机器学习算法，根据用户输入生成具有各种风格的现实感纹身概念图，确保用户的想法以视觉上引人入胜的方式呈现。它不仅能够提供即时的设计结果，还能让用户根据自己的偏好进一步定制和细化设计，满足个性化需求。

现代Python数据框库，专为人工智能设计。

DataChain是一个现代的Python数据框库，专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集，并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用，而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点，支持多种数据存储和处理方式，包括图像、视频、文本等多种数据类型，并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，免费供用户使用。

高度表现力的肖像动画技术

字节跳动智能创作团队推出最新单图视频驱动技术 X-Portrait 2。X-Portrait 2是一种肖像动画技术，它通过用户提供的静态肖像图像和驱动表演视频，能够生成具有高度表现力和真实感的角色动画和视频片段。这项技术显著降低了现有的动作捕捉、角色动画和内容创作流程的复杂性。X-Portrait 2通过构建一个最先进的表情编码器模型，隐式编码输入中的每一个微小表情，并通过大规模数据集进行训练。然后，该编码器与强大的生成扩散模型结合，生成流畅且富有表现力的视频。X-Portrait 2能够传递微妙和微小的面部表情，包括撅嘴、吐舌、脸颊充气和皱眉等具有挑战性的表情，并在生成的视频中实现高保真的情感传递。