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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。
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🏵 #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。
🚀 资源:
博客文章：点击打开博文
在线体验: 免费HuggingFace Spaces
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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