文本下载器:从 web URL 下载文本Text to image : 根据 prompt 生成图像,利用 Stable Diffusion图像转换:在给定初始图像和 prompt 的情况下修改图像,利用 instruct pix2pix stable diffusionText to video : 根据 prompt 生成小视频,利用 damo-vilab 具体玩法的话,我们先看几个 HuggingFace 的示例:生成图像...
用户还可以将工具的代码推送到 Hugging Face Space 或模型存储库,以便直接通过智能体来利用该工具,比如: 文本下载器:从 web URL 下载文本 Text to image : 根据 prompt 生成图像,利用 Stable Diffusion 图像转换:在给定初始图像和 prompt 的情况下修改图像,利用 instruct pix2pix stable diffusion Text to video :...
Text-to-Speech(文本到语音的生成)、Audio-to-Audio(语音到语音的生成)、Voice Activity Detection(...
How do these models work, how do they differ from text-to-image models, and what kind of performance can we expect from them? In this blog post, we will discuss the past, present, and future of text-to-video models. We will start by reviewing the differences between the text-to-...
git clone https://huggingface.co/spaces/damo-vilab/modelscope-text-to-video-synthesis cd modelscope-text-to-video-synthesis pip install -r requirements.txt python app.py 这就好了! Modelscope 演示现在已经在你的本地计算机上运行起来了。请注意,Diffusers 支持 ModelScope 文生视频模型,你只需几行代码...
用户还可以将工具的代码推送到 Hugging Face Space 或模型存储库,以便直接通过智能体来利用该工具,比如: 文本下载器:从 web URL 下载文本 Text to image : 根据 prompt 生成图像,利用 Stable Diffusion 图像转换:在给定初始图像和 prompt 的情况下修改图像,利用 instruct pix2pix stable diffusion Text to video :...
FLM-101B: An Open LLM and How to Train It with $100K Budget 本文主要工作: 这篇论文提出了一种在受限预算下有效训练大规模语言模型(Large Language Models,LLMs)的策略。该策略允许在仅使用100K预算的情况下训练一个拥有101B参数和0.31TB tokens的LLM。研究者也引入了一套全面的评估范式来公正客观地评估LLM...
例如,我们打开Text Classification 任务的glue数据集 可以看到下图,里面会有数据集的介绍、相关信息和下载方式,读者自行查看。 5.Huggingface的spaces 点开如下图所示。里面有些近些天有趣的东西火热的apps。 比如,我看到一个有趣的扩散模型的app。。打开后发现其可以实现许多多模态之间...
Parler-TTShas been trained to generate speech with features that can be controlled with a simple text prompt, for example: importtorchfromparler_ttsimportParlerTTSForConditionalGenerationfromtransformersimportAutoTokenizerimportsoundfileassfdevice="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model=ParlerT...
🤗 Transformers provides thousands of pretrained models to perform tasks on different modalities such as text, vision, and audio. These models can be applied on: 📝 Text, for tasks like text classification, information extraction, question answering, summarization, translation, and text generation,...