使用AI快速生成UML图表，从简单的文本描述中生成类图、ER图等。快速、直观、强大。
RapidChart是一个使用人工智能快速生成UML图表的工具，能够从简单的文本描述中生成类图、ER图等。其主要优点在于快速、智能生成图表，提高生产力，适用于软件设计和视觉建模领域。
Parallel提供基于人工智能的财务建模和实时人员规划，帮助团队做出明智决策并改进预测流程。
Parallel是一个AI驱动的财务建模和实时人员规划工具，帮助企业团队做出精明的财务决策，并提高预测过程的准确性。该产品的主要优点包括简化复杂的财务模型、为创始人节省时间、理解支出对公司其他部门的影响、消除手动任务等。
一个先进的统一偏好建模模型。
WorldPM-72B 是一个通过大规模训练获得的统一偏好建模模型，具有显著的通用性和较强的表现能力。该模型基于 15M 偏好数据，展示了在客观知识的偏好识别方面的巨大潜力。适合用于生成更高质量的文本内容，尤其在写作领域具有重要的应用价值。
基于自回归变换器生成人工制作的 3D 原始装配体。
PrimitiveAnything 是一种利用自回归变换器生成 3D 模型的技术，能够自动创建细致的 3D 原始装配体。这项技术的主要优点在于其能通过深度学习快速生成复杂的 3D 形状，从而极大地提高了设计师的工作效率。该产品适用于各类设计应用，价格为免费使用，定位于 3D 建模领域。
Blender 与 Claude AI 的集成，助力 3D 建模与场景创建。
Blender MCP 是一款将 Blender 与 Claude AI 通过模型上下文协议 (MCP) 相连的插件，使 AI 可以直接与 Blender 交互和控制。此集成极大提升了 3D 建模的效率，适合设计师和开发者使用。
AI 驱动的照片编辑与增强工具，助力电商。
PhotoG 是全球首个AI营销智能体，专为电商与品牌方设计。它仅需一张产品图与自然语言，即可生成包含营销图片、营销视频、3D模型、营销文案、电商产品详情页、优化标题、描述和 SEO，建立网站等内容，同时提供图像、视频等内容的AI编辑功能，实现了“一人即团队”的全链路AI能力。
通过草图快速生成精美的 3D 资产。
Vibe Draw 是一款强大的 AI 驱动平台，能够快速将粗略草图转化为专业质量的 3D 模型。它的直观工具使得无论是设计师还是开发者都能轻松使用，特别适合希望将创意快速实现的用户。该产品可以优化设计工作流程，适用于游戏、3D 打印及 AR/VR 等领域。Vibe Draw 适合各类创作者，提供了一种简便、高效的 3D 设计方式。
Roblox Foundation Model for 3D Intelligence。
Cube 是一个强大的 3D 智能生成模型，旨在帮助开发者在 Roblox 平台上创建各种 3D 资产和场景。该模型具备生成 3D 对象、角色动画绑定及程序脚本生成等功能。它的出现将极大地提升创作者的生产效率，激发更多的创意，帮助用户以更快的速度构建出丰富的 3D 体验。当前版本已经开放源代码，旨在与研究社区共享，以推进 3D 智能的发展。适用于各种规模的开发者和创作者，支持实验与创新，推动负责任的使用。
3D 服装仿真建模软件，提升设计效率，降低样衣损耗。
Style3D是一款全新的 3D 服装仿真建模软件，采用了最新的 AI 技术来提升服装设计的效率和精准度。该软件不仅可以大幅降低实物样衣的制作成本，还能在设计阶段进行实时的效果评估和修改，使设计师能够更快速地迭代设计方案。由于其强大的模拟能力和直观的用户界面，Style3D被广泛应用于时尚、动画和游戏等多个行业。该软件的定价为付费制，用户可以根据需求选择不同的订阅方案。
通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。
MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。
MeshPad 是一款基于草图输入的交互式艺术化网格生成与编辑工具。
MeshPad 是一种创新的生成式设计工具，专注于从草图输入创建和编辑 3D 网格模型。它通过简单的草图操作实现复杂的网格生成与编辑，为用户提供了直观且高效的 3D 建模体验。该工具基于三角形序列网格表示法，并利用大型 Transformer 模型实现网格的添加和删除操作，同时通过顶点对齐的预测策略显著降低计算成本，使每次编辑仅需几秒钟。MeshPad 在网格质量上超越了现有的草图条件网格生成方法，其在感知评估中也获得了用户的高度认可。它主要面向设计师、艺术家以及需要快速进行 3D 建模的用户，帮助他们以更直观的方式创建艺术化设计。
上传数据文件，即可进行数据清洗、转换、可视化、分析、建模或生成报告。
DataSci Pro 是一款专注于数据处理与分析的在线工具，旨在帮助用户快速将数据转化为有价值的见解。它通过提供一站式的数据处理服务，包括数据清洗、转换、可视化、分析、建模以及报告生成等功能，极大地简化了数据科学的工作流程。该产品主要面向数据科学家、分析师以及对数据处理有需求的商业用户，其优势在于便捷性、高效性和易用性，用户无需复杂的编程技能即可完成复杂的数据分析任务。目前尚不清楚其具体价格和定位，但从其功能来看，可能定位于中高端用户群体。
Funes是一个在线博物馆，致力于收集、保存和展示人类建筑的3D模型。
Funes是一个创新的在线博物馆项目，通过众包摄影测量技术将全球人类建筑转化为3D模型，旨在创建一个免费、可访问的庞大3D数据库。该项目以阿根廷作家博尔赫斯笔下的'博闻强记的福内斯'命名，象征着对人类物质记忆的永恒保存。Funes不仅是一个技术展示平台，更是一个文化传承项目，通过数字化手段保护人类文明的建筑遗产。
这是一个先进的多模态大型语言模型系列，展示了卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色，通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型（LLMs），如InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练，包含约300万个样本，通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术，提升了模型的推理能力和回答质量。
将图像转换为3D模型，可用于渲染、动画或3D打印。
Shapen是一款创新的在线工具，它利用先进的图像处理和3D建模技术，将2D图像转化为详细的3D模型。这一技术对于设计师、艺术家和创意工作者来说是一个巨大的突破，因为它极大地简化了3D模型的创建过程，降低了3D建模的门槛。用户无需深厚的3D建模知识，只需上传图片，即可快速生成可用于渲染、动画制作或3D打印的模型。Shapen的出现，为创意表达和产品设计带来了全新的可能性，其定价策略和市场定位也使其成为个人创作者和小型工作室的理想选择。
InternVL2.5-MPO系列模型，基于InternVL2.5和混合偏好优化，展现卓越性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列，基于InternVL2.5和混合偏好优化（MPO）构建。该系列模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像、文本和视频数据，并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式，通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外，模型还引入了多图像和视频数据的支持，进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型，证明了其在多模态领域的领先地位。
实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。
Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内，从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构，结合精确的点云采样与先进的网格生成技术，为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途，可在Hugging Face下载权重，GitHub获取代码，或通过Stability AI开发者平台API访问。
先进的多模态大型语言模型，具备卓越的多模态推理能力。
InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型，旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色，能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术，使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景，如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。
多模态大型语言模型，提升视觉与语言的交互能力。
InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型（MLLM），它在InternVL2.5的基础上，通过混合偏好优化（Mixed Preference Optimization, MPO）进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据，广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本，推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能，以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具，以探索和实现多模态人工智能的潜力。
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