PhotoDoodle
PhotoDoodle是一种基于少量样本学习的艺术化图像编辑框架，能够精准复现艺术家风格并应用于照片涂鸦。它采用两阶段训练策略，结合位置编码重用和无噪声条件范式，确保生成效果与背景一致。支持装饰元素添加、背景保留、指令驱动编辑等功能，并通过低秩适应技术实现高效风格定制。项目提供高质量数据集和开源资源，适用于数字艺术创作、商业设计、社交媒体等多个场景。
机器学习
MultiBooth
MultiBooth是一种由多所高校和研究机构联合开发的多概念图像生成工具，能够根据文本提示生成包含多个指定概念的高质量图像。其核心技术包括单概念学习和多概念整合，采用多模态编码器、自适应归一化和区域定制化模块，实现高效、精准的图像生成。支持插件式架构，具备良好的扩展性和灵活性，适用于创意设计、广告、教育、电商及科研等多个领域。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
SongDonkey
SongDonkey是一款基于AI技术的音频处理工具，能够高效分离人声与乐器音轨，支持多种格式输出和预览功能。它适用于音乐制作、教学、分析及编辑等领域，为用户提供便捷的音频处理体验。
Paper2Coder
Paper2Code是一款由韩国科学技术院与DeepAuto.ai联合开发的AI工具，基于多Agent大语言模型，能够将机器学习论文自动转换为可运行的代码仓库。其核心流程包括规划、分析和代码生成三个阶段，确保生成的代码结构清晰、逻辑严谨，并忠实于原始论文。该工具显著提升了研究复现效率，适用于学术研究、教学、工业应用等多个场景，是推动AI研究落地的重要工具。
