开源项目

RoboflowSports :跟踪检测和识别运动员行为

RoboflowSports是一个使用深度学习模型检测和识别运动员行为分析的工具。它通过检测和分割运动员和足球等对象,为体育数据分析提供了强大的工具。

它能识别并分割图像中的不同对象,例如运动员和足球,提供更精细的图像分析。通过精确的对象检测和图像分割技术,提供更高精度的体育数据分析,帮助教练和分析师更好地了解比赛情况和运动员表现。

SpeechGPT2:一个端到端的语音对话语言模型

它能够感知和表达情感,并根据上下文和人类指令提供多种风格的语音响应,如说唱、戏剧、机器人、搞笑和低语等。

超过10万小时的学术和野外收集的语音数据, 涵盖了丰富的语音场景和风格。

SpeechGPT2 是在有限资源下的技术探索,由于计算和数据资源的限制,它在语音理解的噪声鲁棒性和语音生成的音质稳定性方面仍有一些不足。

一个开源项目:AI相册

相册AI是一个实验项目,使用最近发布的gpt-4o-mini作为视觉模型,自动识别相册中图像文件的元数据。然后,它利用 RAG 技术来实现与专辑的对话。

它可以用作传统相册,也可以用作图像知识库来辅助LLM进行内容生成。

LibreChat:一个免费的开源 ChatGPT 克隆版

LibreChat是一个免费的开源ChatGPT克隆版,用户可以在一个界面中选择使用不同的AI模型。它支持与OpenAI、Azure、Anthropic和Google等AI模型服务的集成。用户甚至可以在对话中切换AI模型,并使用DALL-E或Stable Diffusion等插件进行图像生成。

一款语音工具:sherpa-onnx

一款语音识别、语音合成、说话人识别、说话人验证等集成了多种语音处理功能的工具:sherpa-onnx

支持:语音识别(ASR,支持流式和非流式)、语音合成(TTS)、说话人识别、说话人验证、语种识别、音频标注、声音活动检测(VAD,例如silero-vad)、关键词检测等

根据单张图像和音频输入生成唱歌和说话视频

和EMO相比,该项目已开源😄
它能够通过输入语音,生成对应的人物嘴唇同步、表情变化和姿态变化的动画。
提高了语音与生成动画之间的对齐精度,使动画的嘴唇、表情和姿态与语音更匹配。

提供对角色表情、姿态和嘴唇运动的精确控制。
支持多种表情和姿态的自适应控制,增强动画的多样性和真实性。

AI开源项目:AI Math Notes

AI Math Notes 是一个互动绘图应用程序,用户可以在画布上绘制数学方程。
绘制完方程后,应用程序会使用多模态大语言模型 (LLM) 计算结果,并在等号旁显示。
该应用程序使用 Python 编写,图形用户界面采用 Tkinter 库,图像处理使用 PIL 库。

Florence-2:微软开源视觉基础模型

Florence-2 是 Microsoft 在 MIT 许可下开源的轻量级视觉语言模型。该模型在字幕、对象检测、接地和分割等任务中展示了强大的零样本和微调功能。

尽管尺寸很小,但它所取得的结果与大许多倍的模型(如 Kosmos-2)相当。该模型的优势不在于复杂的架构,而在于大规模的 FLD-5B 数据集,其中包含 1.26 亿张图像和 54 亿个综合视觉注释。

ToonCrafter:自动生成卡通动画的中间帧

ToonCrafter,这是一种超越传统基于通信的卡通视频插值的新方法,为生成插值铺平了道路。传统方法隐含地假设线性运动,并且没有像消遮挡这样的复杂现象,经常与卡通中常见的夸张的非线性和带有遮挡的大运动作斗争,导致插值结果难以置信甚至失败。

开源项目Ghidra

该框架包括一套功能齐全的高端软件分析工具,使用户能够在包括 Windows、macOS 和 Linux 在内的各种平台上分析编译的代码。功能包括反汇编、汇编、反编译、绘图和脚本编写,以及数百种其他功能。
Ghidra 支持多种处理器指令集和可执行格式,并且可以在用户交互和自动化模式下运行。用户还可以使用 Java 或 Python 开发自己的 Ghidra 扩展组件和/或脚本。

PictoGraphic:拥有超过40000张的免费AI生成插图库

PictoGraphic 是一个AI生成的插图库,提供超过40000张图像和SVG文件,你在这里可以找到适合自己的免费插图

作为设计师,通常会发现自己的设计需要 10 – 15 个高质量图形。

然而,找到这么多既能表达我们的想法又具有共同艺术风格的插图是非常具有挑战性和耗时的。通常,我们最终会花费大量时间在不同的网站和集合中寻找类似的插图,甚至花费更多的时间“再尝试一次”来编辑插图以使其适合。