比較 6 個亞洲人模型

比較 6 個亞洲人模型

人工智慧的力量正進入第三維度。 使用提示產生 3D 物件、動畫和紋理。 在人工智慧的幫助下,更快地設計並觀看您的想法變為現實。
(more…)語料庫將會不斷擴充。。。
一期目標:10個百萬級中文語料 & 3個千萬級中文語料(2019年5月1號)
二期目標:30個百萬級中文語料 & 10個千萬級中文語料 & 1個億級中文語料(2019年12月31日)
Update: 增加高質量社區問答json版(webtext2019zh),可用於訓練超大規模NLP模型;添加520萬翻譯語料(translation2019zh)。
1.維基百科(wiki2019zh),100萬個結構良好的中文詞條
2.新聞語料(news2016zh),250萬篇新聞,含關鍵詞、描述
3.百科問答(baike2018qa),150萬個帶問題類型的問答
4.社區問答json版(webtext2019zh),410萬個高質量社區問答,適合訓練超大模型
5.翻譯語料(translation2019zh),520萬個中英文句子對
中文的信息無處不在,但如果想要獲得大量的中文語料,卻是不太容易,有時甚至非常困難。在2019年初這個時點上,
普通的從業者、研究人員或學生,並沒有一個比較好的渠道獲得極大量的中文語料。筆者想要訓練一個中文的詞向量,
在百度和github上上搜索了好久,收穫卻很少:要麼語料的量級太小,要麼數據過於成舊,或需要的處理太複雜。
不知道你是否也遇到了這樣的問題?
我們這個項目,就是為瞭解決這一問題貢獻微薄之力。
使用本地 LLM(Large Language Model) 的主要原因之一是隱私,LM Studio 就是為此而設計的。 LM Studio 不會收集數據,也不監視您的行為。
現有的方法通常難以產生高保真度和細節一致的結果。 擴散模型已經證明了它們產生高品質和逼真影像的能力,但當涉及到虛擬試穿等條件生成場景時,它們在實現控制和一致性方面仍然面臨挑戰。 Outfit Anybody 透過利用雙流條件擴散模型解決了這些限制,使其能夠熟練地處理服裝變形以獲得更逼真的結果。 它的特點是可擴展性(調節姿勢和體型等因素)和廣泛的適用性,從動漫延伸到野外圖像。 Outfit Anybody 在不同場景中的表現強調了其實用性和對現實世界部署的準備。
Gemini 是由 Google 開發的最新大型語言模型,它具有 2800 億個參數,比之前的 GPT-3 模型大 10 倍。Gemini 的主要特點之一是它可以處理更複雜的任務,例如:
Gemini 與其他 GPT 模型的不同之處在於:
Gemini 是一個非常強大的語言模型,它具有廣泛的應用前景。它可以被用於改進搜索引擎、機器翻譯、內容生成和決策支持等領域。
(more…)Audiobox 是 Meta 的新音訊生成基礎研究模型。 集 TTS、聲效、音樂於一身。它結合使用語音輸入和自然語言文字提示來產生語音和聲音效果,從而可以輕鬆地為創建任何音訊。 Audiobox 模型系列亦包括專業模型 Audiobox Speech 和 Audiobox Sound,所有 Audiobox 型號都基於共享的自我監督模型 Audiobox SSL 構建。