diffusers-image-outpaint 零度解說

2024 年 10 月 16 日 Share to X Facebook Copy link

超強AI擴圖！完全免費開源，diffusers-image-outpaint，附詳細本地安裝教程！-

Diffusers Image Outpaint 是一種基於擴散模型的圖像生成方法。它根據現有圖像內容，生成圖像以外區域，使圖像看起來更自然和完整。

Categories: 模型, Image, 影像處理, 軟件, 工具

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DiffSynth-Studio 擴散模型的魔力

2024 年 10 月 4 日 Share to X Facebook Copy link

DiffSynth Studio 是個擴散引擎

重構了文字編碼器、UNet、VAE等架構，保持與開源社群模型的相容性，同時增強運算效能。

Categories: 模型, Video, Image

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Open-LLM-VTuber

2024 年 9 月 17 日 Share to X Facebook Copy link

透過免持語音互動、語音中斷、Live2D 臉部辨識和跨平臺本地運行的長期記憶與任何 LLM 交談

LLM 推理後端、語音辨識和語音合成器均設計為可交換。此專案可以配置為在 macOS、Linux 和 Windows 上離線運行。也支援線上 LLM/ASR/TTS 選項。

Categories: 模型

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CogVideo 文字 > 影片產生

2024 年 8 月 30 日 Share to X Facebook Copy link

GitHub – THUDM/CogVideo: Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023)

Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023) – THUDM/CogVideo

Categories: 模型, Video

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GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j

2024 年 8 月 25 日 Share to X Facebook Copy link

本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫

本影片介紹如何使用開源模型執行 GraphRAG – Llama 3.1 和 Neo4j 作為圖形資料庫

Local GraphRAG with LLaMa 3.1 - LangChain, Ollama & Neo4j

Categories: RAG, 模型, 教學

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ComfyUI – 設計師都在用的節點式 Stable Diffusion

2024 年 8 月 25 日 Share to X Facebook Copy link

一鍵進階ComfyUI

目前使用 Stable Diffusion 進行創作的工具主要有兩個：WebUI 和 ComfyUI。

Categories: 模型, Stable Diffusion, 教學

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SmolLM – 全開源模型 – 速度極快且功能強大

2024 年 7 月 19 日 Share to X Facebook Copy link

數據集包括 3000 萬份教科書、部落格文章及故事組成。

透過開源和開放科學來推進人工智慧並使之民主化

模型在各種基準、測試常識推理和世界知識的規模類別中均優於其他模型

數據集包括 3000 萬份教科書、部落格文章及故事組成。

Categories: 模型

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繁體中文評測各家 Embedding 模型的檢索能力

2024 年 7 月 10 日 Share to X Facebook Copy link

使用繁體中文評測各家 Embedding 模型的檢索能力

歡迎訂閱 愛好 Generative AI Engineer 電子報 aihao.eo.page/a…

Categories: 模型, 新聞

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SenseVoice 具有音頻理解能力的音頻基礎模型

2024 年 7 月 7 日 Share to X Facebook Copy link

Mac M1 上實測，廣東話夾英文一齊都好準，不過出嘅係簡體中文！

語音識別（ASR）、語種識別（LID）、語音情感識別（SER）和聲學事件分類（AEC）或聲學事件檢測（AED）

在多個任務測試集上的benchmark，以及體驗模型所需的環境安裝的與推理方式。

Mac M1 上實測，廣東話夾英文一齊都好準，不過出嘅係簡體中文！

Categories: 模型, 語音

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Meta Chameleon – 多模態開源模型

2024 年 6 月 24 日 Share to X Facebook Copy link

(英)Meta 的 FAIR 團隊公開 Chameleon 模型於研究用

Chameleon 的成功在於其完全基於 Token 的架構。模型將會同時學習圖像和文字，進行聯合推理，這對於分開編碼器的模型來說，令推理更接近 Reasoning 的要求，儘管存在一些限制。

Categories: 模型

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