二次元Ai横评,AnythingV3、Novel、Waifu详细对比, 最近出了非常多的Ai模型,但他们的效果到底怎么样呢? Up主我做了详细的测试 以下为视频 对应的模型可以在这里下载到 模型汇总网站 https://rentry.org/sdmodels 基本上所有主流的模型文件在上面都可以找到 建议使用官方Huggingface的下载方式。 我一个人不可能穷尽大家...
低成本训练+本地部署,10分钟解析国产大模型之光Deepseek-V3,真正的遥遥领先! 1117 45 03:24 App 【Ollama+Huggingface】使用Ollama本地部署huggingface海量模型,100%实现本地大模型部署! 916 33 05:14 App 喂饭部署教程!Ollama+本地知识库部署,零基础也能轻松看懂的Ollama教程! 2896 37 02:00 App RAG...
始智AI wisemodel.cn社区将打造成huggingface之外最活跃的中立开放的AI开源社区。“源享计划”即开源共享计划,自研的开源模型和数据集,以及基于开源成果衍生的开源模型和数据集等,欢迎发布到wisemodel.cn社区,方便大家更容易获取和使用。 近日,我们开源了有道自研的RAG(Retrieval Augmented Generation) 引擎QAnything。该引...
Depth Anything V2的Core ML版本采用了至少25M的模型,经过HuggingFace官方工程优化,在iPhone12Pro Max上的推理速度达到了31.1毫秒。这与FastViT、ResNet50、YOLOv3等其他入选模型一起,涵盖了从自然语言处理到图像识别的多个领域。 在大模型的浪潮中,Scaling Laws的价值被越来越多的人认同。Depth Anything团队选择了构建...
Webscout's autollama utility download model from huggingface and then automatically makes it ollama ready from webscout import autollama model_path = "Vortex4ai/Jarvis-0.5B" gguf_file = "test2-q4_k_m.gguf" autollama.main(model_path, gguf_file) Command Line Usage: GGUF Conversion: pyt...
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/meta-llama/Llama-2-7b-hf" headers = {"Authorization": "Bearer xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"} def query(payload): response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload) ...
Core ML 版本 Depth Anything V2 采用最小 25M 模型,经 HuggingFace 官方工程优化,在 iPhone 12 Pro Max 上,推理速度达到 31.1 毫秒。与其一同入选的模型还有 FastViT 、ResNet50 、YOLOv3 等,涵盖自然语言处理到图像识别多个领域。 相关论文与更多效果展示: ...
HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFaceYongliang ShenPreprint'23Modelzoo + LLM TaskMatrix.AI: Completing Tasks by Connecting Foundation Models with Millions of APIsYaobo LiangPreprint'23Modelzoo + LLM Generalized Decoding for Pixel, Image and LanguageXueyan ZouCVPR'23...
用户可以在genmo.ai/play上尝试,在HuggingFace上提供重量和架构。480 p模型目前正在直播,Mochi 1高清将于今年晚些时候推出\[详细信息\]。 4.Rhymes AI发布Allegro,这是一款小型高效的开源文本到视频模型,可以以15 FPS和720p的速度将文本转换为6秒的视频。它超越了现有的开源模式和大多数商业模式,排名仅次于海螺和...
Fast Segment Anything Model (FastSAM) 是一种基于 CNN 的新颖实时解决方案,可用于 Segment Anything 任务。该任务旨在根据各种可能的用户交互提示分割图像中的任何物体。FastSAM 在保持极具竞争力的性能的同时大幅降低了计算需求,使其成为各种视觉任务的实用选择。