深度学习

Thinking Claude

Thinking Claude 是一个结合深度思考协议与浏览器扩展的工具,通过优化 AI 模型 Claude-3.5 的逻辑思维能力,实现更深层次的理解与表达。它支持 AI 的深入思考、过程展开与折叠,并具备知识综合、错误识别与纠正等特性。主要应用于教育辅助、内容创作、软件开发、客户服务及科研分析等领域,为用户提供高效、准确的支持。

Avat3r

Avat3r 是由慕尼黑工业大学与 Meta Reality Labs 联合开发的高保真三维头部头像生成模型,基于高斯重建技术,仅需少量输入图像即可生成高质量且可动画化的 3D 头像。其核心优势在于使用交叉注意力机制实现表情动态化,支持多源输入,具备良好的鲁棒性和泛化能力。适用于 VR/AR、影视制作、游戏开发及数字人等领域。

Miras

Miras是由谷歌开发的深度学习框架,专注于序列建模任务。它基于关联记忆和注意力偏差机制,整合多种序列模型并支持新型模型设计。Miras通过保留门机制优化记忆管理,提升模型在长序列任务中的表现,适用于语言建模、常识推理、长文本处理及多模态任务,具有高效且灵活的架构优势。

PixelHacker

PixelHacker是一款由华中科技大学与VIVO AI Lab联合开发的图像修复模型,采用潜在类别引导机制,通过线性注意力实现结构与语义一致性的高质量修复。基于大规模数据集训练并经过多基准微调,支持多种图像类型与分辨率。适用于照片修复、对象移除、艺术创作、医学影像及文化保护等领域。

Wonder Animation

Wonder Animation是一款基于AI的视频到3D场景转换工具,由Autodesk的Wonder Dynamics研发。它能够将视频序列转化为包含摄像机设置和角色动画的3D动画场景,支持多剪辑和多种镜头处理。通过深度学习和计算机视觉技术,Wonder Animation在3D空间中重建场景,并确保动作和场景的高度同步与一致。此工具特别适合动画电影制作、视频游戏开发、虚拟制作以及增强现实和虚

【新】AI算法工程师-深度学习入门

31课时掌握神经网络的基本原理和实现方法,以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧,打下深度学习领域的坚实基础。

Deepfake Defenders

Deepfake Defenders 是一个由中国科学院自动化研究所的 VisionRush 团队开发的开源 AI 模型,主要用于检测和防御 Deepfake 技术生成的伪造图像和视频。它通过分析媒体内容中的细微像素变化来识别伪造内容,并提供像素级分析、实时检测等功能。该模型采用卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)等技术,支持多模态分析,具备开源协作特性,广泛应用于社交媒体监控、新闻验证

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

StochSync

StochSync是一种基于扩散同步(DS)和分数蒸馏采样(SDS)的图像生成技术,适用于360°全景图和3D纹理生成。它通过引入最大随机性与多步去噪方法,兼顾图像细节与连贯性,无需额外训练即可生成高质量图像。支持高分辨率输出,适用于复杂几何纹理化任务。

IMAGPose

IMAGPose是由南京理工大学开发的统一条件框架,用于人体姿态引导的图像生成。其核心功能包括多场景适应、细节与语义融合、灵活对齐及全局一致性保障。通过FLC、ILC和CVA模块,解决了传统方法在生成多样姿态图像时的局限性,适用于虚拟现实、影视制作、电商展示等多个领域。