模型

SpeciesNet

SpeciesNet 是 Google 开发的 AI 模型,用于识别相机陷阱图像中的动物物种,支持超过 2000 种标签分类,涵盖动物、分类群及非生物对象。基于 6500 万张图像训练,具备高效数据处理和跨场景识别能力,适用于野生动物监测、生物多样性研究及生态保护。模型开源,可在 GitHub 获取,支持开发人员部署与优化。

DELIFT

DELIFT是一种针对大型语言模型微调的数据优化算法,通过成对效用度量与次模优化技术,有效减少数据量需求,同时维持甚至提升模型性能。它适用于指令调优、任务特定微调及持续微调三个关键阶段,并具备高计算效率和广泛适用性,广泛应用于数据科学家、研究人员及教育工作者等领域。

Resume Matcher

Resume Matcher 是一个免费的开源项目,专门为开发者设计,以简化简历创建过程并加速求职搜索。

Hyper

Hyper-SD是由字节跳动研究人员开发的高效图像合成框架,通过轨迹分割一致性蒸馏(TSCD)、人类反馈学习(ReFL)和分数蒸馏等技术,显著降低了扩散模型在多步推理过程中的计算成本。该框架在保持高图像质量的同时,大幅减少了推理步骤,实现了快速生成高分辨率图像,推动了生成式AI技术的发展。

万兴天幕多媒体大模型

一个涵盖了视觉、音频、语言等多模态AI生成和优化能力的多媒体大模型,万兴天幕多媒体大模型核心功能包括一键成片、AI美术设计、文生音乐、音频增强、音效分析、多语言对话等。

MVGenMaster

MVGenMaster是一款基于多视图扩散模型的工具,利用增强的3D先验技术实现新视角合成任务。它可以从单一图像生成多达100个新视图,具有高度的灵活性和泛化能力。模型结合了度量深度、相机姿态扭曲以及全注意力机制等技术,支持高效的前向传播过程,同时兼容大规模数据集。MVGenMaster在视频游戏、电影特效、虚拟现实、3D建模及建筑可视化等领域具有广泛应用前景。

CAD

CAD-MLLM 是一款基于多模态输入生成参数化 CAD 模型的系统,融合了文本、图像和点云等多种数据形式。它通过命令序列与大型语言模型的结合,实现了高效的数据对齐与处理,并提出了创新的评估指标。CAD-MLLM 具备强大的鲁棒性和交互式设计能力,适用于工业设计、建筑设计、汽车制造等多个领域。

Deep Paint 3D

Deep Paint 3D是一个为 Blender 这个 3D 制作软件设计的插件。可以在 3D 中交互式地绘制 3D 模型并为其添加纹理。它使用可以直接刷涂或投影到 3D 模型和场景上的纹理或自然介质。

TokenFlow

一个利用预训练的文本到图像扩散模型进行视频编辑的框架。它无需进一步训练或微调,即可实现一致的视频编辑效果。

CreatiLayout

CreatiLayout 是一种先进的布局到图像生成技术,由复旦大学与字节跳动联合开发。它基于大规模布局数据集 LayoutSAM,结合 SiamLayout 框架和 MM-DiT 架构,实现高质量、细粒度可控的图像生成。同时,其 LayoutDesigner 工具支持多种输入方式,帮助用户优化布局设计。适用于海报制作、室内设计、视觉创作及教学等多个领域。