产品库

YuE是一个开源的音乐生成模型，能够将歌词转化为完整的歌曲。

YuE是一个开创性的开源基础模型系列，专为音乐生成设计，能够将歌词转化为完整的歌曲。它能够生成包含吸引人的主唱和配套伴奏的完整歌曲，支持多种音乐风格。该模型基于深度学习技术，具有强大的生成能力和灵活性，能够为音乐创作者提供强大的工具支持。其开源特性也使得研究人员和开发者可以在此基础上进行进一步的研究和开发。

这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目，旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。

huggingface/open-r1 是一个开源项目，致力于复现 DeepSeek-R1 模型。该项目提供了一系列脚本和工具，用于训练、评估和生成合成数据，支持多种训练方法和硬件配置。其主要优点是完全开放，允许开发者自由使用和改进，对于希望在深度学习和自然语言处理领域进行研究和开发的用户来说，是一个非常有价值的资源。该项目目前没有明确的定价，适合学术研究和商业用途。

PengChengStarling 是一个基于 icefall 项目的多语言自动语音识别（ASR）模型开发工具包。

PengChengStarling 是一个专注于多语言自动语音识别（ASR）的开源工具包，基于 icefall 项目开发。它支持完整的 ASR 流程，包括数据处理、模型训练、推理、微调和部署。该工具包通过优化参数配置和集成语言 ID 到 RNN-Transducer 架构中，显著提升了多语言 ASR 系统的性能。其主要优点包括高效的多语言支持、灵活的配置设计以及强大的推理性能。PengChengStarling 的模型在多种语言上表现出色，且模型规模较小，推理速度极快，适合需要高效语音识别的场景。

Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。

Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型，专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径，解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题，同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性，还使其在多模态任务中表现出色，甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建，使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，支持 384x384 的图像输入，并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。

首个面向语境智能的人类级实时交互系统，支持多情感、多风格语音交互。

SpeechGPT 2.0-preview 是一款由复旦大学自然语言处理实验室开发的先进语音交互模型。它通过海量语音数据训练，实现了低延迟、高自然度的语音交互能力。该模型能够模拟多种情感、风格和角色的语音表达，同时支持工具调用、在线搜索和外部知识库访问等功能。其主要优点包括强大的语音风格泛化能力、多角色模拟以及低延迟交互体验。目前该模型仅支持中文语音交互，未来计划扩展到更多语言。

一款基于StyleTTS 2架构的先进AI文本转语音模型，拥有8200万参数，提供高质量的自然语音合成。

Kokoro TTS是一款专注于文本转语音的AI模型，其主要功能是将文本内容转换为自然流畅的语音输出。该模型基于StyleTTS 2架构，拥有8200万参数，能够在保持高质量语音合成的同时，提供高效的性能和较低的资源消耗。其多语言支持和可定制的语音包使其能够满足不同用户在多种场景下的需求，如制作有声读物、播客、培训视频等，尤其适合教育领域，帮助提升内容的可访问性和吸引力。此外，Kokoro TTS是开源的，用户可以免费使用，这使得它在成本效益上具有显著优势。

一种新颖的图像到视频采样技术，基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。

leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法，将静态图像转换为动态视频，为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景，如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布，供开发者和研究人员免费使用，未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个高性能的开源语言模型，适用于文本生成和推理任务。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型，基于 Llama 架构并经过强化学习和蒸馏优化。该模型在推理、代码生成和多语言任务中表现出色，是开源社区中首个通过纯强化学习提升推理能力的模型。它支持商业使用，允许修改和衍生作品，适合学术研究和企业应用。

一个免费开源的简历生成器，简化简历创建、更新和分享过程。

Reactive Resume 是一个由 Amruth Pillai 开发的免费开源简历生成器，旨在帮助用户轻松创建、更新和分享简历。该项目已持续开发超过3年，具备丰富的功能和高度的灵活性。它采用 MIT 开源许可证，用户可以自由使用和修改代码，甚至可以通过 Docker 自行托管。其支持多种语言、多种简历模板和自定义功能，满足不同用户的需求。作为一款完全免费且无广告的产品，它以实用性和便捷性为主要优势，致力于帮助求职者在求职过程中脱颖而出。

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。

这是一个基于Qwen2.5-32B模型的4位量化版本，专为高效推理和低资源部署设计。

该产品是一个基于Qwen2.5-32B的4位量化语言模型，通过GPTQ技术实现高效推理和低资源消耗。它在保持较高性能的同时，显著降低了模型的存储和计算需求，适合在资源受限的环境中使用。该模型主要面向需要高性能语言生成的应用场景，如智能客服、编程辅助、内容创作等。其开源许可和灵活的部署方式使其在商业和研究领域具有广泛的应用前景。

InternLM3-8B-Instruct是一个开源的80亿参数指令模型，用于通用用途和高级推理。

InternLM3-8B-Instruct是InternLM团队开发的大型语言模型，具有卓越的推理能力和知识密集型任务处理能力。该模型在仅使用4万亿高质量词元进行训练的情况下，实现了比同级别模型低75%以上的训练成本，同时在多个基准测试中超越了Llama3.1-8B和Qwen2.5-7B等模型。它支持深度思考模式，能够通过长思维链解决复杂的推理任务，同时也具备流畅的用户交互能力。该模型基于Apache-2.0许可证开源，适用于需要高效推理和知识处理的各种应用场景。

微软开源的视频分词器家族

VidTok是微软开源的一系列先进的视频分词器，它在连续和离散分词方面表现出色。VidTok在架构效率、量化技术和训练策略上都有显著的创新，提供了高效的视频处理能力，并且在多个视频质量评估指标上超越了以往的模型。VidTok的开发旨在推动视频处理和压缩技术的发展，对于视频内容的高效传输和存储具有重要意义。

一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。

DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，拥有671B的总参数量，每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外，DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多令牌预测训练目标，以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练，随后进行了监督式微调和强化学习阶段，以充分利用其能力。综合评估显示，DeepSeek-V3超越了其他开源模型，并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色，DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时，并且训练过程非常稳定。

开源AI模型，具有7B参数和3.1T训练令牌

RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型，拥有7B个参数，并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称，旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型，无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响，每令牌消耗的功率固定，与上下文长度无关。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

使用AI技术快速生成令人惊叹的图像

Flux AI是一个利用先进AI算法来生成高质量图像的平台。它通过深度学习模型，能够在几秒钟内将用户的想法转化为视觉杰作。该平台提供实时生成、自定义输出、多语言支持、伦理AI和无缝集成等特点，旨在帮助用户快速实现创意，提高工作效率。Flux AI的背景信息显示，它致力于负责任的AI开发，尊重版权，避免偏见，并促进积极的社会影响。

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。

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。

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。

AI即时推理解决方案，速度领先世界。

Cerebras Inference是Cerebras公司推出的AI推理平台，提供20倍于GPU的速度和1/5的成本。它利用Cerebras的高性能计算技术，为大规模语言模型、高性能计算等提供快速、高效的推理服务。该平台支持多种AI模型，包括医疗、能源、政府和金融服务等行业应用，具有开放源代码的特性，允许用户训练自己的基础模型或微调开源模型。

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。

多功能文本到多模态内容生成框架

Alpha-VLLM提供了一系列模型，支持从文本到图像、音频等多模态内容的生成。这些模型基于深度学习技术，可以广泛应用于内容创作、数据增强、自动化设计等领域。

1T开源多语言大型语言模型

Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型，基于解码器仅Transformer架构，经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能，有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外，还提供了核心设计、工程实践和训练细节，期待对学术和工业社区都有所裨益。

最前沿的开源AI模型，支持多语言和高级功能。

Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型，具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言，并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力，能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布，将为开发者提供解锁新工作流程的工具，例如合成数据生成和模型蒸馏。