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Indic Parler

Indic Parler-TTS 是一款由 Hugging Face 与 AI4Bharat 联合开发的多语言文本到语音模型,支持 20 种印度语言和英语,提供 69 种独特语音。该模型基于深度学习架构,通过描述性文本输入实现对音调、语速、情感等参数的灵活控制,适用于多种语音合成场景。在低资源语言上表现优异,具备高自然度和清晰度的语音输出能力。

AvatarGO

AvatarGO是由南洋理工大学、上海AI Lab和香港大学联合开发的AI框架,能够根据文本描述生成高质量的4D人体与物体交互场景。其核心在于利用LLM引导的接触重定位、空间感知的分数蒸馏采样和运动优化技术,实现精确的接触识别与动画生成,有效解决穿透问题。支持多种人物与物体组合,适用于虚拟导购、展厅讲解、VR/AR内容创作等多个领域。

MagicArticulate

MagicArticulate是由南洋理工大学与字节跳动Seed实验室联合开发的3D模型动画化工具,支持自动骨架生成、蒙皮权重预测及高质量动画输出。其基于自回归Transformer架构,结合Articulation-XL大规模数据集,实现对多样化3D模型的高效处理。适用于3D动画、游戏开发、VR/AR、工业设计等多个领域,显著提升动画制作效率与质量。

xAR

xAR是由字节跳动与约翰·霍普金斯大学联合研发的自回归视觉生成框架,采用“下一个X预测”和“噪声上下文学习”技术,提升视觉生成的准确性和效率。其支持多种预测单元,具备高性能生成能力,在ImageNet数据集上表现优异,适用于艺术创作、虚拟场景生成、老照片修复、视频内容生成及数据增强等多种应用场景。

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。

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

Luminar Neo

Luminar Neo 是一款基于人工智能技术的照片编辑软件,适用于摄影爱好者和专业人士。其核心功能包括 AI 天空替换、AI 增强、AI 蒙版、人像处理、生成式工具等,支持多种图像格式和跨平台使用。用户可通过预设、滤镜和批量处理提升效率,同时能与 Photoshop 和 Lightroom 集成。适合风景、人像、创意设计及商业摄影等多种应用场景。

Botgroup.chat

Botgroup.chat 是一款支持多人 AI 交互的聊天平台,用户可自定义 AI 角色并进行群聊互动。平台兼容多种 AI 模型,支持实时对话、Markdown 排版及数学公式显示,具备上下文记忆和角色管理功能。项目基于 React 和 Cloudflare Pages 构建,部署便捷,代码开源,适用于语言学习、创意讨论等多种场景。

Marker

Marker 是一款开源的高精度文档转换工具,支持 PDF、Word 等多种格式向 Markdown、JSON 和 HTML 的转换。它利用深度学习技术自动去除干扰元素,支持多语言处理,具备表格、代码块、公式识别及图像提取等功能,适用于学术研究、技术文档、教育资料等多种场景。同时支持硬件加速和批量处理,提升转换效率与用户体验。

SpatialLM

SpatialLM 是一款由群核科技推出的开源空间理解多模态模型,能通过分析普通手机拍摄的视频生成详细的 3D 场景布局,涵盖房间结构、家具摆放等信息。它结合大语言模型与点云重建技术,实现空间认知与语义标注,并支持低成本数据采集。该模型适用于具身智能训练、AR/VR、建筑设计等多个领域,具备物理规则嵌入和结构化场景生成能力。