需求人群:
"目标受众主要是对人工智能、深度学习、数字人技术感兴趣的技术爱好者和开发者。他们可以利用这个模型进行研究、开发或个人项目。由于模型的轻量级特性,它也适合那些希望在资源受限的设备上实现数字人功能的开发者。"
使用场景示例:
- 使用该模型创建虚拟主播,进行新闻播报。
- 在教育领域,创建虚拟教师进行在线授课。
- 在娱乐行业,制作虚拟偶像进行表演。
产品特色:
- 移动端实时运行:模型设计轻量,能够在移动设备上流畅运行。
- 开源代码:所有代码开源,便于社区贡献和改进。
- 易于训练:提供详细的训练步骤,用户可以轻松训练自己的数字人模型。
- 支持多种音频特征提取器:包括wenet和hubert,用户可以根据需要选择。
- 流式推理支持:模型支持流式推理,适用于实时应用场景。
- 代码优化:持续优化代码,提高模型效果和运行效率。
- 社区支持:活跃的社区支持,用户可以通过issue和PR参与模型的改进。
使用教程:
1. 安装必要的库和环境,如PyTorch和其他依赖。
2. 下载wenet encoder.onnx文件,并放入指定目录。
3. 准备视频和音频数据,并进行预处理。
4. 训练syncnet以获得更好的效果。
5. 使用训练好的syncnet模型来训练数字人模型。
6. 提取测试音频特征,并进行推理。
7. 合并音频和视频,生成最终的数字人视频。
8. 享受你的数字人模型带来的成果。
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超轻量级数字人模型,移动端实时运行
Ultralight-Digital-Human是一个超轻量级的数字人模型,可以在移动端实时运行。这个模型是开源的,据开发者所知,它是第一个如此轻量级的开源数字人模型。该模型的主要优点包括轻量级设计,适合移动端部署,以及实时运行的能力。它的背后是深度学习技术,特别是在人脸合成和声音模拟方面的应用,这使得数字人模型能够以较低的资源消耗实现高质量的表现。产品目前是免费的,主要面向技术爱好者和开发者。
高效率的高分辨率图像合成框架
Sana是一个文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。它以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐,可以部署在笔记本电脑GPU上。Sana的核心设计包括深度压缩自编码器、线性扩散变换器(DiT)、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器,以及高效的训练和采样策略。Sana-0.6B与现代大型扩散模型相比,体积小20倍,测量吞吐量快100倍以上。此外,Sana-0.6B可以部署在16GB笔记本电脑GPU上,生成1024×1024分辨率图像的时间少于1秒。Sana使得低成本的内容创作成为可能。
科学文献综合检索增强型语言模型
Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型,旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色,特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步,能够加速科学发现并提高研究效率。
先进的指令遵循模型,提供开源数据和代码。
Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分,专为多样化任务设计,包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文,并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。
统一的开放命名实体和语音识别模型
WhisperNER是一个结合了自动语音识别(ASR)和命名实体识别(NER)的统一模型,具备零样本能力。该模型旨在作为ASR带NER的下游任务的强大基础模型,并可以在特定数据集上进行微调以提高性能。WhisperNER的重要性在于其能够同时处理语音识别和实体识别任务,提高了处理效率和准确性,尤其在多语言和跨领域的场景中具有显著优势。
3D网格生成与语言模型的统一
LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型(LLMs)预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识,并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本,允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出,以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时,实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
人脸匿名化技术,保留关键细节同时有效保护隐私。
face_anon_simple是一个人脸匿名化技术,旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用,比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码,允许用户自行部署和使用,具有很高的灵活性和应用价值。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
基于Gradio的实时人像动画Web界面
AdvancedLivePortrait-WebUI是一个基于Gradio框架开发的Web界面,用于实时人像动画编辑。该技术允许用户通过上传图片来编辑人物的面部表情,实现了高效的肖像动画制作。它基于LivePortrait算法,利用深度学习技术进行面部特征的捕捉和动画制作,具有操作简便、效果逼真的优点。产品背景信息显示,它是由jhj0517开发的开源项目,适用于需要进行人像动画制作的专业人士和爱好者。目前该项目是免费的,并且开源,用户可以自由使用和修改。
构建视频搜索和摘要代理,提取视频洞察
NVIDIA Video Search and Summarization 是一个利用深度学习和人工智能技术,能够处理大量实时或存档视频,并从中提取信息以进行摘要和交互式问答的模型。该产品代表了视频内容分析和处理技术的最新进展,它通过生成式AI和视频到文本的技术,为用户提供了一种全新的视频内容管理和检索方式。NVIDIA Video Search and Summarization 的主要优点包括高效的视频内容分析、准确的摘要生成和交互式问答能力,这些功能对于需要处理大量视频数据的企业来说至关重要。产品背景信息显示,NVIDIA 致力于通过其先进的AI模型,推动视频内容的智能化处理和分析。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
开源人工智能定义,推动AI领域的开放与合作
Open Source AI Definition(OSAID)是由Open Source Initiative(OSI)发布的行业首个开源人工智能定义。它提供了一个标准,通过社区领导的开放和公共评估来验证一个AI系统是否可以被认为是开源AI。OSAID v1.0的发布是多年研究和合作的结果,经过国际研讨会和为期一年的共同设计过程。这个定义要求开源模型提供足够的训练数据信息,以便熟练的人可以使用相同或类似的数据重建一个大致等效的系统。OSAID的发布对于推动AI领域的开放性、透明度和合作具有重要意义,它强调了开源原则在AI发展中的核心地位,并为独立机器学习研究人员和大型AI开发者之间的透明度提供了支持。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
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。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
开源数字人课程制作平台
easegen-admin是一个开源的数字人课程制作平台,旨在通过开源为AI发展做出贡献。该平台前端基于Vue3 + element-plus实现,后端基于ruoyi-vue-pro实现,智能课件基于文多多实现。它提供了课程制作页面、我的视频页面、智能课件页面以及智能出题页面,支持视频展示和智能出题,是一个综合性的教育技术产品。
行业领先的面部操作平台
FaceFusion Labs 是一个专注于面部操作的领先平台,它利用先进的技术来实现面部特征的融合和操作。该平台主要优点包括高精度的面部识别和融合能力,以及对开发者友好的API接口。FaceFusion Labs 背景信息显示,它在2024年10月15日进行了初始提交,由Henry Ruhs主导开发。产品定位为开源项目,鼓励社区贡献和协作。
与您的PDF文件进行对话
PDFtoChat是一个允许用户与PDF文件进行对话的平台。它通过AI技术分析PDF内容,让用户能够以提问的方式获取信息,极大地提高了处理文档的效率。该产品背景信息显示,它是由Together AI和Mixtral提供支持的,并且是开源的,源代码可在GitHub上找到。PDFtoChat的主要优点包括免费使用、易于上手、能够处理复杂的文档内容,并且支持开源社区的贡献。
基于深度学习的高质量文本到语音合成模型
F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成(TTS)模型,它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时,不仅追求高自然度,还注重语音的清晰度和准确性,适用于需要高质量语音合成的各种应用场景,如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布,用户可以方便地下载和部署,支持多种语言和声音类型,具有很高的灵活性和可扩展性。
数字人模型,支持生成普通话视频
JoyHallo是一个数字人模型,专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频,创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格,包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入,并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系,提高了信息利用效率,并加快了推理速度14.3%。此外,JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色,展现了卓越的跨语言生成能力。
将任何PDF转换为播客集!
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。
使用Llama模型的语音合成工具
Llama 3.2 3b Voice 是基于Hugging Face平台的一款语音合成模型,能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型采用了先进的深度学习技术,能够模仿人类说话的语调、节奏和情感,适用于多种场景,如语音助手、有声读物、自动播报等。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
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。
前沿级多模态大型语言模型,实现视觉-语言任务的先进性能。
NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型(LLMs),在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是,NVLM 1.0在多模态训练后,其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。
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。
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