产品库

快速因果视频生成器，实现即时视频生成。

CausVid是一个先进的视频生成模型，它通过将预训练的双向扩散变换器适配为因果变换器，实现了即时视频帧的生成。这一技术的重要性在于它能够显著减少视频生成的延迟，使得视频生成能够以交互式帧率（9.4FPS）在单个GPU上进行流式生成。CausVid模型支持从文本到视频的生成，以及零样本图像到视频的生成，展现了视频生成技术的新高度。

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。

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。

深度学习领域的经典教材中文翻译

《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材，MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念，适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译，翻译基于原书的最新版本，使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核，确保翻译的准确性。

提供关于人工智能的最佳资源，学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。

AI Online Course是一个互动学习平台，提供清晰简明的人工智能介绍，使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识，并强调实际应用和技术优势。

轻量级但功能强大的多模态模型家族。

Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。

人工智能入门教程网站，提供全面的机器学习与深度学习知识。

该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。

实时一步潜在扩散模型,可用图像条件控制生成

SDXS是一种新的扩散模型,通过模型微型化和减少采样步骤,大幅降低了模型延迟。它利用知识蒸馏来简化U-Net和图像解码器架构,并引入了一种创新的单步DM训练技术,使用特征匹配和分数蒸馆。SDXS-512和SDXS-1024模型可在单个GPU上分别实现约100 FPS和30 FPS的推理速度,比之前模型快30至60倍。此外,该训练方法在图像条件控制方面也有潜在应用,可实现高效的图像到图像翻译。

Rayscape | 放射学人工智能

Rayscape是一款先进的放射学人工智能解决方案，通过使用前沿的深度学习技术，提高X射线和CT的准确性和效率。我们为肺癌筛查、诊断成像和肿瘤学提供AI辅助诊断。

打造人工智能未来

Anthropic是一款人工智能平台，通过深度学习和自然语言处理等技术，提供先进的人工智能解决方案。我们的产品具有强大的功能和优势，可应用于图像识别、自然语言处理、机器学习等领域。定价灵活合理，定位为帮助用户实现人工智能应用的目标。无论您是开发者、研究人员还是企业，Anthropic都能满足您的需求。

让您的AI助手像人类一样交流

Quickchat AI是一款帮助公司构建自己的多语言AI助手的技术。借助我们的无代码平台和强大的集成功能，公司可以构建会话式AI界面，并将其连接到任何网站、产品、应用、游戏或智能设备。Quickchat AI由生成式AI模型（如GPT-3）驱动，可以实现多语言的自然对话，并提供自动化客户支持、线索生成等功能。

一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。

MNN-LLM 是一款高效的推理框架，旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化，解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越，速度显著提升，适合需要隐私保护和高效推理的用户。

一种高效的无泄漏唇同步技术。

KeySync 是一个针对高分辨率视频的无泄漏唇同步框架。它解决了传统唇同步技术中的时间一致性问题，同时通过巧妙的遮罩策略处理表情泄漏和面部遮挡。KeySync 的优越性体现在其在唇重建和跨同步方面的先进成果，适用于自动配音等实际应用场景。

一款高质量的英语自动语音识别模型，支持标点符号和时间戳预测。

parakeet-tdt-0.6b-v2 是一个 600 百万参数的自动语音识别（ASR）模型，旨在实现高质量的英语转录，具有准确的时间戳预测和自动标点符号、大小写支持。该模型基于 FastConformer 架构，能够高效地处理长达 24 分钟的音频片段，适合开发者、研究人员和各行业应用。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

轻量级嵌套架构，用于语音反欺诈。

Nes2Net 是一个为基础模型驱动的语音反欺诈任务设计的轻量级嵌套架构，具有较低的错误率，适用于音频深度假造检测。该模型在多个数据集上表现优异，预训练模型和代码已在 GitHub 上发布，便于研究人员和开发者使用。适合音频处理和安全领域，主要定位于提高语音识别和反欺诈的效率和准确性。

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

用于视频生成的下一帧预测模型。

FramePack 是一个创新的视频生成模型，旨在通过压缩输入帧的上下文来提高视频生成的质量和效率。其主要优点在于解决了视频生成中的漂移问题，通过双向采样方法保持视频质量，适合需要生成长视频的用户。该技术背景来源于对现有模型的深入研究和实验，以改进视频生成的稳定性和连贯性。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

通过生成推理扩大过程奖励模型的测试时间计算。

GenPRM 是一种新兴的过程奖励模型（PRM），通过生成推理来提高在测试时的计算效率。这项技术能够在处理复杂任务时提供更准确的奖励评估，适用于多种机器学习和人工智能领域的应用。其主要优点是能够在资源有限的情况下优化模型性能，并在实际应用中降低计算成本。

Pusa 是一个新颖的视频扩散模型，支持多种视频生成任务。

Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法，能够实现高质量的视频生成，适用于多种视频生成任务（文本到视频、图像到视频等）。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程，提供了一个开源的解决方案，方便用户进行视频生成任务。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

RF-DETR 是由 Roboflow 开发的实时目标检测模型。

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

Pruna 是一个模型优化框架，帮助开发者快速高效交付模型。

Pruna 是一个为开发者设计的模型优化框架，通过一系列压缩算法，如量化、修剪和编译等技术，使得机器学习模型在推理时更快、体积更小且计算成本更低。产品适用于多种模型类型，包括 LLMs、视觉转换器等，且支持 Linux、MacOS 和 Windows 等多个平台。Pruna 还提供了企业版 Pruna Pro，解锁更多高级优化功能和优先支持，助力用户在实际应用中提高效率。

一个开源文本转语音系统，致力于实现人类语音的自然化。

Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统，旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力，适合各种实时应用场景。该产品是免费的，旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。