训练

MIP

MIP-Adapter是一种基于IP-Adapter模型开发的个性化图像生成技术,能够高效处理多参考图像并生成高质量的定制化图像。通过解耦交叉注意力机制和加权合并方法,解决了多图像输入中的对象混淆问题,提升了生成图像的质量。该技术无需测试时微调,具有高效训练的特点,广泛应用于社交媒体、广告、游戏设计等多个领域。

Skild Brain

Skild Brain 是 Skild AI 推出的具身智能基础模型,具备强大的泛化能力和多场景适应性,可应用于机器人控制、物体操作、环境导航等任务。其基于大规模数据训练,支持多种机器人平台,适用于工业自动化、物流、医疗及家庭服务等领域。

InfiMM

InfiMM-WebMath-40B是由字节跳动与中国科学院联合推出的大规模多模态数据集,涵盖大量数学和科学内容,包括文本、公式、符号及图像。该数据集通过筛选、清洗和标注优化,可显著提升多模态模型的数学推理能力。它适用于数学题库生成、学习工具开发、论文理解及科学研究等多个应用场景。 ---

生成时代

AIGC 多模态 API 平台,提供 AIGC 图像生成、图像编辑、视频生成、视频编辑、音频生成、训推一体等 API,免去 GPU 和模型维护成本,帮助开发者快速搭建 AIGC 应用。

Uthana

Uthana是一款基于AI的3D角色动画生成平台,支持通过文字描述、参考视频或动作库快速生成逼真动画。其核心功能包括动作搜索、骨骼适配、风格迁移、API集成等,适用于游戏开发、影视制作、虚拟角色设计等多个领域。平台提供灵活的输出格式和编辑工具,帮助用户高效完成动画创作。

InstantMesh

一个基于单张图片,利用先进的稀疏视图大型重建模型(LRM)架构,快速生成3D网格(Mesh)的工具

AI建筑设计-Stable Diffusion

15课时以案例实操的方式,结合实际工作场景需求讲解包括室内设计、建筑鸟瞰、人视角,规划,景观等相关操作流程。

OpenMath

OpenMath-Nemotron是由英伟达推出的一系列开源数学推理模型,专为解决复杂数学问题设计,涵盖从基础到奥林匹克级别的题目。其基于大规模数据集OpenMathReasoning训练,具备长推理、多模式推理和工具集成推理能力。模型支持多种应用场景,包括数学教育、竞赛训练、学术研究和工业应用。项目提供GitHub、HuggingFace和arXiv等资源,适用于需要高精度数学推理的AI系统开发

V-JEPA

创新的自监督学习模型,它通过预测视频帧的特征表示来学习视频的视觉表示。这种方法不仅能够处理视频内容,还能在图像任务上表现出色,具有广泛的应用潜力。

长臂猿AIGC系统

长臂猿AIGC系统内置智能聊天对话机器人、AI绘图、AI模型训练、营销内容创作、企业虚拟AI员工等数十项AI功能,可以训练自己的AI机器人,不限制用户数量,支持源码私有化部署。