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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。

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。

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。

大规模参数扩散变换器模型

DiT-MoE是一个使用PyTorch实现的扩散变换器模型，能够扩展到160亿参数，与密集网络竞争的同时展现出高度优化的推理能力。它代表了深度学习领域在处理大规模数据集时的前沿技术，具有重要的研究和应用价值。

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。

AI模型开发与部署

Visnet是一个全面的、无头的、多兼容的神经网络接口框架，主要用于自然语言处理和深度视觉系统。它具有模块化的前端、无服务器架构和多兼容性，并提供了REST API和Websocket接口。它包含了多个核心AI模型，如翻译、车牌识别和人脸特征匹配等。Visnet可广泛应用于监控、无人机检测、图像和视频分析等领域。

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。

MindOne,一站式AI生成工具

MindOne是一个一站式的AI生成工具App。它整合了多种前沿的AI模型,包括文字生成、图像生成、聊天机器人等功能。用户可以通过MindOne快速生成各种效果的图像,并可以自定义不同的风格和场景。此外,它还内置多种先进的NLP模型,支持智能问答、文本摘要、语音识别等功能。MindOne简单易用的界面设计和合理的价格策略,让普通用户也能无障碍地使用顶级AI技术,开启属于自己的AI之旅。

一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

YOLO-NAS Pose是一款免费的、开源的库，用于训练基于PyTorch的计算机视觉模型。它提供了训练脚本和快速简单复制模型结果的示例。内置SOTA模型，可以轻松加载和微调生产就绪的预训练模型，包括最佳实践和验证的超参数，以实现最佳的准确性。可以缩短训练生命周期，消除不确定性。提供分类、检测、分割等不同任务的模型，可以轻松集成到代码库中。

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。

无代码搭建目标检测神经网络

MakeML是一个无需编写任何代码就可以搭建图像目标检测神经网络的开发工具。它提供了一个简单易用的图形界面,用户只需上传训练集图片,绘制bounding box,设置参数,就可以训练出一个高效的目标检测模型,并导出成CoreML格式在iOS App中使用。MakeML解决了神经网络开发门槛高的痛点,不需要任何机器学习或编程知识,就可以获得强大的深度学习能力。

大场景动作的帧间插值模型

帧间插值（Frame Interpolation）是一种高质量的帧间插值神经网络模型。该模型采用统一的单网络方法，不需要额外的预训练网络，如光流或深度网络，但仍能实现最先进的效果。模型使用多尺度特征提取器，在不同尺度上共享相同的卷积权重。该模型仅通过帧三元组进行训练。

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FLUX.1-dev模型的图像修复工具

FLUX-Controlnet-Inpainting 是由阿里妈妈创意团队发布的基于FLUX.1-dev模型的图像修复工具。该工具利用深度学习技术对图像进行修复，填补缺失部分，适用于图像编辑和增强。它在768x768分辨率下表现最佳，能够提供高质量的图像修复效果。目前该工具处于alpha测试阶段，未来将推出更新版本。

通过统一的端到端模型实现OCR-2.0

GOT-OCR2.0是一个开源的OCR模型，旨在通过一个统一的端到端模型推动光学字符识别技术向OCR-2.0迈进。该模型支持多种OCR任务，包括但不限于普通文本识别、格式化文本识别、细粒度OCR、多裁剪OCR和多页OCR。它基于最新的深度学习技术，能够处理复杂的文本识别场景，并且具有较高的准确率和效率。

AI日语对话学习应用

Fujiyama是一款利用人工智能技术，专为日语对话学习设计的应用程序。它通过AI聊天、语音对话和视觉学习等功能，帮助用户随时随地练习实用的日语对话。Fujiyama通过AI教师反馈、短时高效学习结构、字符书写练习等功能，全面提高用户的日语听说读写能力。

轻量级端到端文本到语音模型

OptiSpeech是一个高效、轻量级且快速的文本到语音模型，专为设备端文本到语音转换设计。它利用了先进的深度学习技术，能够将文本转换为自然听起来的语音，适合需要在移动设备或嵌入式系统中实现语音合成的应用。OptiSpeech的开发得到了Pneuma Solutions提供的GPU资源支持，显著加速了开发进程。

NVIDIA深度学习教学套件，助力教育者融入GPU课程。

NVIDIA DLI Teaching Kits是由NVIDIA深度学习研究所（DLI）提供的一套教学资源，旨在帮助大学教育者将GPU技术融入到他们的课程中。这些教学套件与领先的大学教师共同开发，提供完整的课程设计和易于使用的资源，使教育者能够将学术理论与现实世界的应用相结合，培养下一代创新者的关键计算技能。大多数教学套件现在也作为现成的Canvas LMS课程提供。

AI学习助手，全方位辅助学习与成长。

豆包爱学（原河马爱学）是一款专为学习者设计的智能教育APP，依托强大的AI技术，提供解题答疑、作业批改、写作辅导、知识学习、情感陪伴等多功能服务。它旨在成为学习者和家长的全能学习助手，通过智能化手段提高学习效率，激发学习兴趣，促进全面发展。

AI工具目录，发现最佳AI工具

Aixploria是一个专注于人工智能的网站，提供在线AI工具目录，帮助用户发现和选择满足其需求的最佳AI工具。该平台以简化的设计和直观的搜索引擎，让用户能够轻松地通过关键词搜索，找到各种AI应用。Aixploria不仅提供工具列表，还发布关于每个AI如何工作的文章，帮助用户理解最新趋势和最受欢迎的应用。此外，Aixploria还设有实时更新的'top 10 AI'专区，方便用户快速了解每个类别中的顶级AI工具。Aixploria适合所有对AI感兴趣的人，无论是初学者还是专家，都能在这里找到有价值的信息。

开源的文本到视频生成模型

CogVideo是由清华大学团队开发的文本到视频生成模型，它通过深度学习技术将文本描述转换为视频内容。该技术在视频内容创作、教育、娱乐等领域具有广泛的应用前景。CogVideo模型通过大规模预训练，能够生成与文本描述相匹配的视频，为视频制作提供了一种全新的自动化方式。

基于FLUX.1-dev的高级人像生成模型

AWPortrait-FL是一个在FLUX.1-dev基础上进行微调的高级人像生成模型，使用了AWPortrait-XL训练集和近2000张高质量时尚摄影照片进行训练。该模型在构图和细节上有着显著的提升，能够生成皮肤和纹理更加细腻、逼真的人像。由DynamicWang在AWPlanet上训练完成。

开源项目，用于估算模型训练或推理所需的显存。

How Much VRAM 是一个开源项目，旨在帮助用户估算其模型在训练或推理过程中所需的显存量。通过这个项目，用户能够决定所需的硬件配置，而无需尝试多种配置。该项目对于需要进行深度学习模型训练的开发者和研究人员来说非常重要，因为它可以减少硬件选择的试错成本，提高效率。项目采用 MPL-2.0 许可协议，免费提供。

生成新视角的图像，保持语义信息。

GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型，它通过语义保持的生成变形框架，使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性，通过条件化生成模型在源视图图像上，并纳入几何变形信号，提高了在不同领域场景下的性能。

使用Open AI的预训练CLIP模型搜索图片

clip-image-search是一个基于Open AI的预训练CLIP模型的图像搜索工具，能够通过文本或图片查询来检索图片。CLIP模型通过训练将图像和文本映射到同一潜在空间，使得可以通过相似度度量进行比较。该工具使用Unsplash数据集中的图片，并利用Amazon Elasticsearch Service进行k-最近邻搜索，通过AWS Lambda函数和API网关部署查询服务，前端使用Streamlit开发。

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。

高效智能模型，助力AI研究与应用。

Hyper FLUX 8Steps LoRA是由字节跳动公司开发的一款基于LoRA技术的AI模型，旨在提高模型训练的效率和效果。它通过简化模型结构，减少训练步骤，同时保持或提升模型性能，为AI研究者和开发者提供了一个高效、易用的解决方案。

统一多模态理解和生成的单一变换器

Show-o是一个用于多模态理解和生成的单一变换器模型，它能够处理图像字幕、视觉问答、文本到图像生成、文本引导的修复和扩展以及混合模态生成。该模型由新加坡国立大学的Show Lab和字节跳动共同开发，采用最新的深度学习技术，能够理解和生成多种模态的数据，是人工智能领域的一大突破。

先进的人工智能视觉模型，专门分析和理解人类动作。

Sapiens视觉模型由Meta Reality Labs开发，专注于处理人类视觉任务，包括2D姿态估计、身体部位分割、深度估计和表面法线预测等。模型在超过3亿张人类图像上训练，具备高分辨率图像处理能力，并能在数据稀缺情况下表现出色。其设计简单、易于扩展，性能在增加参数后显著提升，已在多个测试中超越现有基线模型。

自动化图像编辑模型，简化照片编辑流程。

MagicFixup 是 Adobe Research 推出的一个开源图像编辑模型，它通过观察动态视频来简化照片编辑过程。该模型利用深度学习技术，能够自动识别和修复图像中的缺陷，提高编辑效率，减少手动操作的需求。它基于 Stable Diffusion 1.4 模型进行训练，具有强大的图像处理能力，适用于专业图像编辑人员和爱好者。