产品库

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。

统一的深度学习训练框架

AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

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。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。

Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库，提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练，包括基于 PyTorch Lightning 的训练，提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练，并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能，方便用户进行快速上手和定制。

开源生成模型训练、调优与推理框架

SCEPTER是一个开源代码库,致力于生成式模型的训练、调优和推理,涵盖图像生成、迁移、编辑等一系列下游任务。它整合了社区主流实现以及阿里巴巴通逸实验室自研方法,为生成式领域的研究人员和从业者提供全面、通用的工具集。这个多功能库旨在促进创新,加速这个快速发展的领域的进步。

开源文本到图像生成模型

AuraFlow v0.3是一个完全开源的基于流的文本到图像生成模型。与之前的版本AuraFlow-v0.2相比，该模型经过了更多的计算训练，并在美学数据集上进行了微调，支持各种宽高比，宽度和高度可达1536像素。该模型在GenEval上取得了最先进的结果，目前处于beta测试阶段，正在不断改进中，社区反馈非常重要。

Apple官方机器学习模型训练框架

Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。

强大的图像生成模型

Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型，具有多种变体，包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制，能在消费级硬件上运行，并且根据Stability AI社区许可协议，可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。

数学作为黑箱的深度学习模型

MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。

连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成

LaVi-Bridge是一种针对文本到图像扩散模型设计的桥接模型,能够连接各种预训练的语言模型和生成视觉模型。它通过利用LoRA和适配器,提供了一种灵活的插拔式方法,无需修改原始语言和视觉模型的权重。该模型与各种语言模型和生成视觉模型兼容,可容纳不同的结构。在这一框架内,我们证明了通过整合更高级的模块(如更先进的语言模型或生成视觉模型)可以明显提高文本对齐或图像质量等能力。该模型经过大量评估,证实了其有效性。

朱雀大模型检测，精准识别AI生成图像，助力内容真实性鉴别。

朱雀大模型检测是腾讯推出的一款AI检测工具，主要功能是检测图片是否由AI模型生成。它经过大量自然图片和生成图片的训练，涵盖摄影、艺术、绘画等内容，可检测多类主流文生图模型生成图片。该产品具有高精度检测、快速响应等优点，对于维护内容真实性、打击虚假信息传播具有重要意义。目前暂未明确其具体价格，但从功能来看，主要面向需要进行内容审核、鉴别真伪的机构和个人，如媒体、艺术机构等。

使用线条生成深度风格图像

Line2Depth SD 1.5是一个模型，可以利用像Canny、线条、Softedge等控制网络，仅通过线条创建具有深度感的图像。在提示中添加'depth, 3d'。Lora文件名后的数字表示合并的Lora数量，每个将产生不同的结果，因此请选择一个效果较好的。

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。

一款通过生成模型提升图像生成一致性的工具。

UNO 是一个基于扩散变换器的多图像条件生成模型，通过引入渐进式跨模态对齐和通用旋转位置嵌入，实现高一致性的图像生成。其主要优点在于增强了对单一或多个主题生成的可控性，适用于各种创意图像生成任务。

文本到图像生成模型，支持高分辨率图像生成

由清华大学团队开发的文本到图像生成模型，开源，在图像生成领域有广泛应用前景，有高分辨率输出等优点。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

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。

由Google Research开发的预训练时间序列预测模型。

TimesFM是一个由Google Research开发的预训练时间序列预测模型，用于时间序列预测任务。该模型在多个数据集上进行了预训练，能够处理不同频率和长度的时间序列数据。其主要优点包括高性能、可扩展性强以及易于使用。该模型适用于需要准确预测时间序列数据的各种应用场景，如金融、气象、能源等领域。该模型在Hugging Face平台上免费提供，用户可以方便地下载和使用。

BEN2是一个基于深度学习的图像分割模型，专注于背景擦除和前景提取。

BEN2（Background Erase Network）是一个创新的图像分割模型，采用了Confidence Guided Matting（CGM）流程。它通过一个细化网络专门处理模型置信度较低的像素，从而实现更精确的抠图效果。BEN2在头发抠图、4K图像处理、目标分割和边缘细化方面表现出色。其基础模型是开源的，用户可以通过API或Web演示免费试用完整模型。该模型训练数据包括DIS5k数据集和22K专有分割数据集，能够满足多种图像处理需求。

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。

高效训练高质量文本到图像扩散模型

ml-mdm是一个Python包，用于高效训练高质量的文本到图像扩散模型。该模型利用Matryoshka扩散模型技术，能够在1024x1024像素的分辨率上训练单一像素空间模型，展现出强大的零样本泛化能力。

基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像

RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。

一款基于深度学习的在线图像抠图工具

image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv_unet_image-matting和cv_unet_universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。

基于 Transformer 的图像识别模型

Google Vision Transformer 是一款基于 Transformer 编码器的图像识别模型，使用大规模图像数据进行预训练，可用于图像分类等任务。该模型在 ImageNet-21k 数据集上进行了预训练，并在 ImageNet 数据集上进行了微调，具备良好的图像特征提取能力。该模型通过将图像切分为固定大小的图像块，并线性嵌入这些图像块来处理图像数据。同时，模型在输入序列前添加了位置编码，以便在 Transformer 编码器中处理序列数据。用户可以通过在预训练的编码器之上添加线性层进行图像分类等任务。Google Vision Transformer 的优势在于其强大的图像特征学习能力和广泛的适用性。该模型免费提供使用。

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。

一个基于深度学习的图像和视频描述模型。

Describe Anything 模型（DAM）能够处理图像或视频的特定区域，并生成详细描述。它的主要优点在于可以通过简单的标记（点、框、涂鸦或掩码）来生成高质量的本地化描述，极大地提升了计算机视觉领域的图像理解能力。该模型由 NVIDIA 和多所大学联合开发，适合用于研究、开发和实际应用中。

一个基于文本生成图像的预训练模型，具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。

Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型，基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性，并通过训练指导嵌入器，使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调，并且具有开放源代码许可（Apache 2.0），适合在多种推理引擎中使用，如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题，并通过持续训练提升模型性能。

AI训练入门，超级易用的AI训练平台

训练面板是一个为初学者提供超级易用的AI训练平台。对于高级用户，我们提供可定制的设置。训练面板具有简洁直观的界面，使用户能够轻松地训练自己的AI模型。它支持各种机器学习算法和深度学习框架，包括TensorFlow和PyTorch等。通过训练面板，用户可以通过上传数据集、设置训练参数和监控训练进度来训练和优化自己的AI模型。训练面板还提供模型评估和预测功能，帮助用户评估模型的性能并进行预测。定价灵活，提供免费试用和付费订阅选项。

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。