产品库

提供AI边缘处理器，专为实现高性能深度学习应用而设计。

Hailo AI on the Edge Processors提供AI加速器和视觉处理器，支持边缘设备解决方案，旨在实现新时代的AI边缘处理和视频增强。产品定位于提供高性能深度学习应用，同时支持感知和视频增强。

利用AI和先进计算力量改变世界的SandboxAQ。

SandboxAQ利用AI模拟、加密管理以及全球组织的AI感知等技术来解决影响社会的重大挑战，是一个具有重要意义的先进计算产品。

全球音频感知技术的革命性AI唇同步技术。

LIP Sync AI是一项革命性的AI技术，利用全球音频感知引擎将静态照片转换为栩栩如生的会话视频。其主要优点在于高效、现实的生成效果，使得照片具有完美唇部同步。该产品定位于为用户提供高质量的唇同步视频生成服务。

体验革命性的FLUX Kontext AI图像生成和编辑，利用具有上下文感知的技术创建、修改和增强图像。

Kontext AI的FLUX Kontext是一项具有上下文感知能力的技术，可用于图像生成和编辑。其主要优点包括快速、准确的生成和编辑图像，支持复杂的编辑工作流程，结合了传统文本到图像模型和流式生成建模。

AurumTau是一款面向人类和代理人设计的先进AI搜索引擎。

AurumTau是一款基于先进AI技术的智能、上下文感知的搜索引擎，为您提供智能、上下文感知的答案。它的主要优点在于提供准确且快速的答案，帮助用户解决问题。

此应用可根据文本描述生成图像，或提供现有图像的描述和答案。

Blip 3o 是一个基于 Hugging Face 平台的应用程序，利用先进的生成模型从文本生成图像，或对现有图像进行分析和回答。该产品为用户提供了强大的图像生成和理解能力，非常适合设计师、艺术家和开发者。此技术的主要优点是其高效的图像生成速度和优质的生成效果，同时还支持多种输入形式，增强了用户体验。该产品是免费的，定位于开放给广大用户使用。

一个可以在一次传递中生成超逼真的对话的 TTS 模型。

Dia 是一个由 Nari Labs 开发的文本到语音（TTS）模型，具有 1.6 亿参数，能够直接从文本生成高度逼真的对话。该模型支持情感和语调控制，并能够生成非言语交流，如笑声和咳嗽。它的预训练模型权重托管在 Hugging Face 上，适用于英语生成。此产品对于研究和教育用途至关重要，能够推动对话生成技术的发展。

一个高效的语音合成模型，支持中英文及语音克隆。

MegaTTS 3 是由字节跳动开发的一款基于 PyTorch 的高效语音合成模型，具有超高质量的语音克隆能力。其轻量级架构只包含 0.45B 参数，支持中英文及代码切换，能够根据输入文本生成自然流畅的语音，广泛应用于学术研究和技术开发。

DiffRhythm 是一个基于扩散模型技术的 AI 音乐生成平台，可快速将歌词转化为专业音乐作品。

DiffRhythm 是一款革命性的 AI 音乐生成工具，采用先进的潜在扩散模型技术，能够快速生成包含人声和伴奏的完整歌曲。它通过简洁的输入要求和高效的非自回归结构，极大地简化了音乐创作流程，使创作者能够在短时间内探索多种音乐风格和创意。该平台支持多语言歌词输入，特别适合音乐创作者、艺术家和教育工作者，帮助他们在艺术创作、教育和娱乐领域实现高效音乐生成。

Wan 2.1 AI 是一款将文本和图像转化为高质量视频的先进 AI 视频生成模型。

Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）的生成，能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义，能够极大地简化视频创作流程，降低创作门槛，提高创作效率，为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源，用户可以免费使用其基础功能，对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说，具有很高的实用价值。

CSM 1B 是一个由 Sesame 开发的文本到语音生成模型，可生成高质量的音频。

CSM 1B 是一个基于 Llama 架构的语音生成模型，能够从文本和音频输入中生成 RVQ 音频代码。该模型主要应用于语音合成领域，具有高质量的语音生成能力。其优势在于能够处理多说话人的对话场景，并通过上下文信息生成自然流畅的语音。该模型开源，旨在为研究和教育目的提供支持，但明确禁止用于冒充、欺诈或非法活动。

Qodo Gen 是一款 AI 驱动的 IDE 插件，帮助开发者生成高质量代码和测试用例。

Qodo Gen 是一款专为开发者设计的 AI 编程工具，以插件形式集成到 IDE 中。它通过智能代码生成、自动化测试和代码审查等功能，帮助开发者提高编程效率和代码质量。其基于 Retrieval Augmented Generation (RAG) 技术，能够理解代码上下文并生成符合项目风格的代码和测试用例。Qodo Gen 的主要优点包括高效生成代码和测试用例、智能代码审查以及与现有开发流程的无缝集成。产品面向追求高效开发和高质量代码的开发团队，支持多种编程语言和开发环境，定价策略灵活，适合不同规模的企业使用。

Project Aria 是 Meta 推出的以第一人称视角进行机器感知和增强现实研究的项目。

Project Aria 是 Meta 推出的专注于第一人称视角研究的项目，旨在通过创新技术推动增强现实（AR）和人工智能（AI）的发展。该项目通过 Aria Gen 2 眼镜等设备，从用户视角收集信息，为机器感知和 AR 研究提供支持。其主要优点包括创新的硬件设计、丰富的开源数据集和挑战赛，以及与全球研究合作伙伴的紧密合作。该项目的背景是 Meta 对未来 AR 技术的长期投入，旨在通过开放研究推动行业进步。

CogView4-6B 是一个强大的文本到图像生成模型，专注于高质量图像生成。

CogView4-6B 是由清华大学知识工程组开发的文本到图像生成模型。它基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的图像。该模型在多个基准测试中表现优异，尤其是在中文文本生成图像方面具有显著优势。其主要优点包括高分辨率图像生成、支持多种语言输入以及高效的推理速度。该模型适用于创意设计、图像生成等领域，能够帮助用户快速将文字描述转化为视觉内容。

CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。

CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型，基于扩散模型技术，能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入，并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力，适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示，具有重要的研究和应用价值。

DiffRhythm 是一种基于潜在扩散模型的端到端全曲生成技术，可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。

DiffRhythm 是一种创新的音乐生成模型，利用潜在扩散技术实现了快速且高质量的全曲生成。该技术突破了传统音乐生成方法的限制，无需复杂的多阶段架构和繁琐的数据准备，仅需歌词和风格提示即可在短时间内生成长达 4 分 45 秒的完整歌曲。其非自回归结构确保了快速的推理速度，极大地提升了音乐创作的效率和可扩展性。该模型由西北工业大学音频、语音和语言处理小组（ASLP@NPU）和香港中文大学（深圳）大数据研究院共同开发，旨在为音乐创作提供一种简单、高效且富有创造力的解决方案。

Wan2GP 是一个优化后的开源视频生成模型，专为低配置 GPU 用户设计，支持多种视频生成任务。

Wan2GP 是基于 Wan2.1 的改进版本，旨在为低配置 GPU 用户提供高效、低内存占用的视频生成解决方案。该模型通过优化内存管理和加速算法，使得普通用户也能在消费级 GPU 上快速生成高质量的视频内容。它支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，同时具备强大的视频 VAE 架构，能够高效处理 1080P 视频。Wan2GP 的出现降低了视频生成技术的门槛，使得更多用户能够轻松上手并应用于实际场景。

Aria Gen 2 是一款用于机器感知、情境 AI 和机器人研究的新型智能眼镜。

Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究级智能眼镜，专为机器感知、情境 AI 和机器人研究而设计。它集成了先进的传感器和低功耗的机器感知技术，能够实时处理 SLAM、眼动追踪、手势识别等功能。该产品旨在推动人工智能和机器感知技术的发展，为研究人员提供强大的工具来探索如何让 AI 更好地理解人类视角的世界。Aria Gen 2 不仅在技术上取得了突破，还通过与学术界和商业研究实验室的合作，促进了开放研究和公众对这些关键技术的理解。

Wan2.1-T2V-14B 是一款高性能的文本到视频生成模型，支持多种视频生成任务。

Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型，基于扩散变换器架构，结合了创新的时空变分自编码器（VAE）和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容，支持中文和英文文本输入，并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景，如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在推动视频生成技术的发展和应用。

JoyGen 是一种音频驱动的 3D 深度感知的说话人脸视频编辑技术。

JoyGen 是一种创新的音频驱动 3D 深度感知说话人脸视频生成技术。它通过音频驱动唇部动作生成和视觉外观合成，解决了传统技术中唇部与音频不同步和视觉质量差的问题。该技术在多语言环境下表现出色，尤其针对中文语境进行了优化。其主要优点包括高精度的唇音同步、高质量的视觉效果以及对多语言的支持。该技术适用于视频编辑、虚拟主播、动画制作等领域，具有广泛的应用前景。