产品库

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。

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。

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

利用尖端AI技术，快速生成任何流派的原创音乐。

AI音乐生成器是一个基于人工智能的在线平台，能够快速生成原创音乐。它利用复杂的机器学习模型和神经网络技术，分析数百万首歌曲的模式和结构，生成高质量的旋律、和声和人声。该产品的主要优点是能够快速实现音乐创作，支持多种流派和风格的定制，并提供灵活的生成选项。它适合音乐创作者、内容制作者和企业用户，能够帮助他们节省创作时间，激发灵感，并生成符合特定需求的音乐。产品提供免费试用和多种付费计划，满足不同用户的需求。

多重时变控制的音乐生成模型

Music ControlNet 是一种基于扩散的音乐生成模型，可以提供多个精确的、时变的音乐控制。它可以根据旋律、动态和节奏控制生成音频，并且可以部分指定时间上的控制。与其他音乐生成模型相比，Music ControlNet 具有更高的旋律准确度，并且参数更少、数据量更小。定价信息请访问官方网站。

用于生成图像的AI模型，支持多种控制网络

Stable Diffusion 3.5 ControlNets是由Stability AI提供的文本到图像的AI模型，支持多种控制网络（ControlNets），如Canny边缘检测、深度图和高保真上采样等。该模型能够根据文本提示生成高质量的图像，特别适用于插画、建筑渲染和3D资产纹理等场景。它的重要性在于能够提供更精细的图像控制能力，提升生成图像的质量和细节。产品背景信息包括其在学术界的引用（arxiv:2302.05543），以及遵循的Stability Community License。价格方面，对于非商业用途、年收入不超过100万美元的商业用途免费，超过则需联系企业许可。

这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型

AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。

开源的音乐生成模型

QA-MDT是一个开源的音乐生成模型，集成了最先进的模型用于音乐生成。它基于多个开源项目，如AudioLDM、PixArt-alpha、MDT、AudioMAE和Open-Sora等。QA-MDT模型通过使用不同的训练策略，能够生成高质量的音乐。此模型特别适合对音乐生成有兴趣的研究人员和开发者使用。

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。

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。

使用文本生成音乐的模型

FluxMusic是一个基于PyTorch实现的文本到音乐生成模型，它通过扩散式修正流变换器探索了一种简单的文本到音乐生成方法。这个模型可以生成根据文本提示的音乐片段，具有创新性和高度的技术复杂性。它代表了音乐生成领域的前沿技术，为音乐创作提供了新的可能。

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。

基于Transformer的文本到音乐生成模型

MusiConGen是一个基于Transformer的文本到音乐生成模型，它通过时间条件增强对节奏和和弦的控制。该模型从预训练的MusicGen-melody框架中微调而来。它使用符号表示的和弦和节奏控制，并结合五种不同风格的文本描述来生成样本。生成样本的和弦通过BTC和弦识别模型进行估计，如论文中所述。

在线AI音乐生成器，将文本转化为音乐。

AI Music Generator Free Online是一个创新的音乐生成平台，利用先进的深度学习技术，将用户输入的文本转化为充满情感和高质量的音乐作品。该平台能够覆盖广泛的音乐风格，从古典音乐的复杂和声到现代电子音乐的动态节奏，都能轻松创作。它不仅能够生成完整的歌曲，而且在音质上能够与专业录音室制作相媲美。AI Music Generator的核心优势在于其出色的适应性和广泛的音乐范围，使其成为生成无与伦比音质的强大工具。它的庞大音乐库包含了多种风格，确保每首音乐作品不仅质量上乘，而且能够独特地符合用户的创意愿景。这种个性化的音乐生成方法保证了每首作品都是独特的艺术品，反映了创作者的特定意图和艺术感觉。

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。

利用AI创作音乐

OpenMusic是一个基于人工智能的音乐创作模型，它利用深度学习技术，能够根据用户输入的指令或音乐片段生成新的音乐作品。这个模型在音乐制作和创作领域具有革命性的意义，因为它降低了创作音乐的门槛，让没有音乐背景的人也能创作出动听的音乐。

音乐生成模型，结合文本和音频条件进行控制。

JASCO是一个结合了符号和基于音频的条件的文本到音乐生成模型，它能够根据全局文本描述和细粒度的局部控制生成高质量的音乐样本。JASCO基于流匹配建模范式和一种新颖的条件方法，允许音乐生成同时受到局部（例如和弦）和全局（文本描述）的控制。通过信息瓶颈层和时间模糊来提取与特定控制相关的信息，允许在同一个文本到音乐模型中结合符号和基于音频的条件。

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。

音乐生成系统，支持多语言声乐生成和音乐编辑。

Seed-Music 是一个音乐生成系统，它通过统一的框架支持生成具有表现力的多语言声乐音乐，允许精确到音符级别的调整，并提供将用户自己的声音融入音乐创作的能力。该系统采用先进的语言模型和扩散模型，为音乐家提供多样化的创作工具，满足不同音乐制作需求。

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。

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。

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。

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。

基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包，支持高质量音频生成

InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。

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。

一键创作你的AI音乐

海绵音乐是一个在线音乐创作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创作个性化的音乐作品。它通过提供各种风格和情感的音乐模板，简化了音乐创作的复杂性，让没有专业音乐背景的用户也能轻松创作出属于自己的音乐。产品的主要优点包括易用性、多样性和创新性，背景信息显示它支持多种音乐风格，如R&B、国风、EMO等，适合不同用户的需求。目前产品提供免费试用，具体价格和定位信息未在页面中明确。

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。

深入理解深度学习的原理与应用

《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外，还有为教师提供的资源，包括图像、幻灯片和教辅材料。