模型

3DHM

3DHM是一项由加州大学伯克利分校开发的3D人体动作生成技术,能够从单张照片生成动态人体视频,具备动作生成、编辑、评估、纹理修复、人体渲染及动作模仿等功能。该技术通过学习人体先验知识和3D运动序列,结合扩散模型和4DHumans预测模型,广泛应用于电影特效、虚拟现实、游戏开发等领域,为动画制作和人体动作模拟提供了创新解决方案。

MnnLlmApp

MnnLlmApp 是阿里巴巴基于 MNN-LLM 框架开发的开源 Android 应用,支持多种大语言模型在本地运行。具备多模态交互能力,可处理文本、图像、音频等多种输入输出任务。应用经过 CPU 推理优化,运行效率高,支持离线使用,保障数据安全。内置 Qwen、Gemma、Llama 等主流模型,适用于内容创作、智能助手、语言学习及创意设计等多种场景。

Lobe

Lobe通过一个免费、易于使用...

3DIS

3DIS-FLUX是一种基于深度学习的多实例图像生成框架,采用两阶段流程:先生成场景深度图,再进行细节渲染。通过注意力机制实现文本与图像的精准对齐,无需额外训练即可保持高生成质量。适用于电商设计、创意艺术、虚拟场景构建及广告内容生成等领域,具备良好的兼容性和性能优势。

Kandinsky

Kandinsky-3是一款基于潜在扩散模型的文本到图像生成框架,支持文本到图像生成、图像修复、图像融合、文本-图像融合、图像变化生成及视频生成等多种功能。其核心优势在于简洁高效的架构设计,能够快速生成高质量图像并提升推理效率。

ENEL

ENEL是一种无编码器架构的3D大型多模态模型,通过直接处理点云数据并结合LLM实现高效语义编码与几何结构理解。其核心技术包括LLM嵌入的语义编码和分层几何聚合策略,在3D对象分类、字幕生成和视觉问答等任务中表现出色,性能接近更大规模模型。该模型适用于工业自动化、虚拟现实及复杂3D结构分析等领域。

Ev

Ev-DeblurVSR是一款由多所高校联合开发的视频增强模型,利用事件相机数据提升视频去模糊和超分辨率效果。通过互惠特征去模糊模块和混合可变形对齐模块,实现高精度视频恢复。适用于监控、体育、自动驾驶等多个领域,支持快速部署与研究。

Flex.2

Flex.2-preview是Ostris开发的开源文本到图像生成模型,具备80亿参数规模。支持长文本输入、图像修复和多模态控制输入,适用于创意设计、图像修复和内容生成等多种场景。模型基于扩散框架,采用多通道输入处理和高效推理算法,可通过ComfyUI或Diffusers库集成使用,适合实验性开发和个性化定制。

Phi

Phi-3是由微软研究院开发的一系列小型语言模型,包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium三个版本。这些模型通过优化的数据集和算法,在保持较小参数规模的同时,展现出与大型模型相当的语言理解和推理能力。phi-3-mini模型仅有3.8亿参数,但在多项基准测试中表现优异,甚至能在智能手机上运行。Phi-3系列模型的研发体现了在数据工程和模型优化领域的最新进展,为未来

云锦天章

云锦天章是一款基于DCFormer架构的通用大模型,能够高效地进行文字扩写、缩写和风格变换,具备问答、数学、编程等基础能力。它通过动态组合多头注意力机制,大幅提升模型效率并降低能耗,适用于小说创作、教育辅导、内容生成、企业服务及娱乐等多个领域。