训练模型

llama

这个存储库旨在作为一个最小...

Lobe

Lobe通过一个免费、易于使用...

乾元BigBangTransformer

BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练,经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。

OpenELM

OpenELM是苹果公司推出的一系列高效开源语言模型,涵盖从2.7亿到30亿参数规模的不同版本。该模型基于Transformer架构,采用层间缩放策略优化参数分配,使用分组查询注意力(GQA)和SwiGLU激活函数等技术。OpenELM在公共数据集上预训练,并在多项自然语言处理任务中展现出色性能。模型代码和预训练权重已公开,旨在促进开放研究和社区发展。

BrushNet

BrushNet是一款基于扩散模型的图像修复工具,采用双分支架构处理遮罩区域。它能够实现像素级修复,保持修复区域与原始图像的一致性和高质量。BrushNet适用于多种场景和风格的图像,包括人类、动物、室内和室外场景,以及自然图像、铅笔画、动漫、插画和水彩画等。通过与预训练扩散模型结合,BrushNet提供灵活的修复控制,同时保留未遮罩区域的细节。

ELLA

ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)是一种由腾讯研究人员开发的方法,旨在提升文本到图像生成模型的语义对齐能力。它通过引入时序感知语义连接器(TSC),动态提取预训练大型语言模型(LLM)中的时序依赖条件,从而提高模型对复杂文本提示的理解能力。ELLA无需重新训练,可以直接应用于预训练的LLM和U-Net模型,且能与现有模型和工具无缝集成,显著提升