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#Thingsboard #物联网
🏵 #程序 | Thingsboard - 完全开源的物联网 IoT 平台
🍥 简介:
Thingsboard是一个开源的物联网平台,可以使用MQTT、CoAP、HTTP等标准协议连接各种设备,实现数据收集、处理、可视化和设备管理等功能。Thingsboard支持云和本地部署,具有可扩展性、容错性和高性能,可以用于电信、智慧城市、环境监测等多个行业的物联网项目。
🎈 【进入项目】
🎯 关注频道 🤖 合作/投稿
🏵 #程序 | Thingsboard - 完全开源的物联网 IoT 平台
🍥 简介:
Thingsboard是一个开源的物联网平台,可以使用MQTT、CoAP、HTTP等标准协议连接各种设备,实现数据收集、处理、可视化和设备管理等功能。Thingsboard支持云和本地部署,具有可扩展性、容错性和高性能,可以用于电信、智慧城市、环境监测等多个行业的物联网项目。
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🏵 Codefever - 开源代码托管平台
🍥 简介:
CodeFever 是一个开源的代码仓库平台,专为团队协作和代码管理而设计。它完全开源,无需担心付费问题。CodeFever 的设计简洁,排除了多余的冗余功能,使其易于安装和使用。速度极快,对服务器资源要求极低,即使在1核CPU和1G内存的环境下也能运行良好。它支持无限仓库数量,方便管理多个项目。此外,CodeFever 还具有代码对比、分支管理、多人协作等功能,适用于团队协作、代码管理和版本控制。
🪝 #CodeFever #代码托管
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🏵 Codefever - 开源代码托管平台
🍥 简介:
CodeFever 是一个开源的代码仓库平台,专为团队协作和代码管理而设计。它完全开源,无需担心付费问题。CodeFever 的设计简洁,排除了多余的冗余功能,使其易于安装和使用。速度极快,对服务器资源要求极低,即使在1核CPU和1G内存的环境下也能运行良好。它支持无限仓库数量,方便管理多个项目。此外,CodeFever 还具有代码对比、分支管理、多人协作等功能,适用于团队协作、代码管理和版本控制。
🪝 #CodeFever #代码托管
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🎯 名称: LatentSync - 开源唇形同步模型
🖼 功能:
免费开源: 提供开放的代码库和详细的训练脚本,便于研究与开发。
高效性: 仅需6.5GB GPU内存即可完成推理,降低硬件门槛。
时间一致性: 通过创新的Temporal REPresentation Alignment (TREPA)技术,确保生成视频中的唇形运动流畅自然。
多模态融合: 结合音频与视觉信息,利用Whisper生成音频嵌入并通过U-Net架构实现精准对齐。
✨ 亮点:
卓越的唇形同步: 在复杂音频-视觉关联建模中表现出色,显著提升生成视频的真实感。
优化的计算效率: 相较于传统模型(如wav2lips),LatentSync在资源需求和性能上更具优势。
多损失优化: 集成TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数,确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性: 支持从娱乐到虚拟助手等多个领域的应用,推动视频合成技术的发展。
🚀 资源:
博客文章:点击打开博文
在线体验: 免费HuggingFace Spaces
GitHub仓库: https://github.com/bytedance/LatentSync
💡 描述:
LatentSync 是一款由字节跳动开发的先进开源唇形同步模型,基于Stable Diffusion框架构建。它通过直接建模音频-视觉相关性并引入TREPA技术,解决了传统扩散模型在时间一致性上的不足。作为一款高效且易用的工具,LatentSync不仅降低了视频合成的技术门槛,还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于动画制作、虚拟助手开发,还是学术研究,LatentSync都展现了巨大的潜力,成为合成视频领域的重要里程碑。
🖼 功能:
免费开源: 提供开放的代码库和详细的训练脚本,便于研究与开发。
高效性: 仅需6.5GB GPU内存即可完成推理,降低硬件门槛。
时间一致性: 通过创新的Temporal REPresentation Alignment (TREPA)技术,确保生成视频中的唇形运动流畅自然。
多模态融合: 结合音频与视觉信息,利用Whisper生成音频嵌入并通过U-Net架构实现精准对齐。
✨ 亮点:
卓越的唇形同步: 在复杂音频-视觉关联建模中表现出色,显著提升生成视频的真实感。
优化的计算效率: 相较于传统模型(如wav2lips),LatentSync在资源需求和性能上更具优势。
多损失优化: 集成TREPA、LPIPS和SyncNet损失函数,确保高保真度与精确的时间一致性。
广泛适用性: 支持从娱乐到虚拟助手等多个领域的应用,推动视频合成技术的发展。
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💡 描述:
LatentSync 是一款由字节跳动开发的先进开源唇形同步模型,基于Stable Diffusion框架构建。它通过直接建模音频-视觉相关性并引入TREPA技术,解决了传统扩散模型在时间一致性上的不足。作为一款高效且易用的工具,LatentSync不仅降低了视频合成的技术门槛,还为开发者和研究人员提供了探索AI驱动多媒体内容创作的新途径。无论是用于动画制作、虚拟助手开发,还是学术研究,LatentSync都展现了巨大的潜力,成为合成视频领域的重要里程碑。
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#Grok
马斯克推出的大模型Grok3,xAI现在免费送150美刀的API额度!
步骤:
1.打开 x.ai/api ,注册/登录。
2.去setup billing那里,设定自己的账单地址和支付方式,绑个卡就行。(试试 【okpay信用卡】 ,支持USDT和法币充值。)
3.充个小额度的credits,5刀就够。
4.在Free credit那点一下share data,150刀额度到账!!
马斯克称Grok3之后再没有AI比Grok强了。
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马斯克称Grok3之后再没有AI比Grok强了。
SpaceXAI
SpaceXAI — Creators of Grok, the AI Chatbot
SpaceXAI builds Grok, an AI chatbot with voice chat, image and video generation, real-time search, and advanced reasoning. Try Grok at grok.com.
Prompt ✏️: Chinese style, red maple leaves floating on the water surface, mountains faintly visible in the mist, ancient Chinese pavilions and towers along the riverbank, a woman dressed in traditional Hanfu standing at the bow of a boat gazing at the peaks, red flowers drifting in the scene, styled like fantasy art, digital painting, cinematic, beautiful, high-definition.😷
Model 🖼: flux pro
Model 🖼: flux pro
🎯 名称 : 谷歌新PaliGemma 2 Mix - 开源多模态视觉语言模型
🖼 功能 :
多任务支持 : 能够处理图像描述、OCR(光学字符识别)、目标检测、分割、文档理解、开放视觉语言提示等多种任务。
灵活性 : 提供三种模型规模(3B、10B 和 28B 参数)和两种分辨率(224px 和 448px),满足不同硬件资源和性能需求。
框架兼容性 : 支持多种主流机器学习框架,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,便于开发者快速集成到现有项目中。
直接使用 : 模型经过预训练和微调,可直接用于常见任务,无需额外配置或复杂调整。
✨ 亮点 :
卓越的多任务能力 : 在单一模型中实现多种视觉语言任务,如生成高质量图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
高效的计算性能 : 不同规模的模型为用户提供了灵活的选择,无论是轻量级应用还是高性能需求场景都能找到合适的解决方案。
高分辨率支持 : 支持高达 448px 的分辨率,确保在细节丰富的图像处理任务中表现优异。
广泛的适用性 : 可应用于多个领域,包括但不限于内容创作、文档分析、智能助手开发、科学研究等,助力多模态内容处理的技术创新。
🚀 资源 :
博文:Introducing PaliGemma 2 Mix
在线体验:Hugging Face Spaces
模型下载:Hugging Face Model Repository
官方文档:Inference with Keras
💡 描述 :
PaliGemma 2 Mix 是一款由谷歌推出的先进开源多模态视觉语言模型,旨在解决多种视觉语言任务的需求。基于强大的预训练架构,它能够通过简单的提示完成复杂的任务,如生成图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
该模型提供三种不同的参数规模(3B、10B 和 28B)以及两种分辨率选项(224px 和 448px),使用户能够根据具体需求选择最佳配置。此外,PaliGemma 2 Mix 与主流机器学习框架高度兼容,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,极大地简化了模型的部署和使用过程。
🖼 功能 :
多任务支持 : 能够处理图像描述、OCR(光学字符识别)、目标检测、分割、文档理解、开放视觉语言提示等多种任务。
灵活性 : 提供三种模型规模(3B、10B 和 28B 参数)和两种分辨率(224px 和 448px),满足不同硬件资源和性能需求。
框架兼容性 : 支持多种主流机器学习框架,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,便于开发者快速集成到现有项目中。
直接使用 : 模型经过预训练和微调,可直接用于常见任务,无需额外配置或复杂调整。
✨ 亮点 :
卓越的多任务能力 : 在单一模型中实现多种视觉语言任务,如生成高质量图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
高效的计算性能 : 不同规模的模型为用户提供了灵活的选择,无论是轻量级应用还是高性能需求场景都能找到合适的解决方案。
高分辨率支持 : 支持高达 448px 的分辨率,确保在细节丰富的图像处理任务中表现优异。
广泛的适用性 : 可应用于多个领域,包括但不限于内容创作、文档分析、智能助手开发、科学研究等,助力多模态内容处理的技术创新。
🚀 资源 :
博文:Introducing PaliGemma 2 Mix
在线体验:Hugging Face Spaces
模型下载:Hugging Face Model Repository
官方文档:Inference with Keras
💡 描述 :
PaliGemma 2 Mix 是一款由谷歌推出的先进开源多模态视觉语言模型,旨在解决多种视觉语言任务的需求。基于强大的预训练架构,它能够通过简单的提示完成复杂的任务,如生成图像描述、提取文本信息、检测和分割图像中的对象等。
该模型提供三种不同的参数规模(3B、10B 和 28B)以及两种分辨率选项(224px 和 448px),使用户能够根据具体需求选择最佳配置。此外,PaliGemma 2 Mix 与主流机器学习框架高度兼容,包括 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和 Gemma.cpp,极大地简化了模型的部署和使用过程。
Prompt ✏️: hand holding up an unbranded can of "agientry.com" sparkling water against the backdrop of a light blue sky, the bottle of glass surface.minimalist aesthetic.captured from above in a close-up
Model 🖼: flux pro
Model 🖼: flux pro