开源项目

能根据描述生成符合描述的人物照片。
也能把几个不同人的照片特征混合在一起，创造出一个全新的人物形象。
还能改变照片人物的性别、年龄和生成多种风格的其他照片。

只需要一个简短的视频，BakedAvatar就能从这个视频中复制出该人物3D头部模型。同时精确捕捉其面部特征，模拟表情和头部运动。
而且它还能对3D头部进行实时渲染，编辑和调整头像的表情、姿势等。
即使是在普通的移动设备上也能实现。

高度准确：因为它直接依赖于维基百科这个权威且更新频繁的信息源，所以WikiChat在提供事实和数据时非常准确。
减少“幻觉”：LLM在谈论最新事件或不太流行的话题时容易产生错误信息。WikiChat通过结合维基百科数据，减少了这种信息幻觉的发生。
对话性强：尽管重视准确性，WikiChat仍然能够维持流畅、自然的对话风格。
适应性强：它可以适应各种类型的查询和对话场景。
高效性能：通过优化，WikiChat在回答问题时更快速，同时减少了运行成本

它可以轻松的将网页内容转换成Markdown格式。
或者从网页中剪辑内容并将其转换为Markdown格式。
Clipper还提供了一个爬虫功能，用于爬取网站并剪辑所有页面。

该技术可以在照片中加入一个看起来像是真实反射环境的铬球。这个铬球可以帮助计算出照片中的光照是怎样的。

然后，他们使用这些光照信息在照片中添加新的物体，使得这些物体看起来好像是在原来的光照条件下拍摄的一样。

提供一站式指南，涵盖常见问题解答和基础攻略，帮助用户成功运营套壳站。
同时提供了一些低成本的ChatGPT、Midjourney的API资源的信息。

个专门针对生成引擎的印象度量标准！
实验表明，使用GEO的简单策略可以在商业生成引擎上显著提高内容的可见性，提升幅度高达40%。

M2UGen能够理解各种音乐，包括风格、演奏乐器、表达的情绪情感等，并进行音乐问答。
而且还能根据文本、图像、视频和音频生成各种音乐，同时对生成的音乐也能理解并根据文字描述对音乐进行编辑。

可以帮助你撰写和保存日记条目，记录你的思考和经历，当备忘录也可以！内置了OpenAI 的API功能，可以自己写提示词让AI帮你扩展你的想法和日记。

由MyShell TTS开发。它能够仅使用一小段参考发言者的音频片段来复制其声音，然后能生成多种语言的语音。

SSR-Encoder能够提取图像中的多种特征，包括人物、视觉元素、风格、情感和细节等

然后它会利用提取的这些特征再结合文字提示，重新生成新的图像。

Radishes一个开源的跨平台的无版权音乐平台，它提供的音乐全是无版权音乐。你可以自由地听歌和下载音乐，而不用担心版权问题。

界面包含了多种专门针对学术研究的编辑和交互功能，可以提高学术论文研究、编程和数据分析的效率和质量。

苹果12月14日释放了一个名为Ferret的多模态大语言模型，该模型不仅可以准确识别图像并描述其内容。

同时它还能够识别和定位图像中的各种元素，无论你用怎样的方式描述图像内容，Ferret都能准确地在图像中找到并识别出来。