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wd-v1-4-swinv2-tagger-v2

带有改进推理和标签分类性能的新特性

模型WD 1.4 SwinV2 Tagger V2改进了标签分类功能,使用Danbooru图像集进行训练,V2.1版本增强了ONNXRuntime兼容性,并与timm兼容,支持多批次推理。使用TRC项目提供的TPU部署,提升模型的性能和算法效果。

bertweet-tb2_ewt-pos-tagging - Twitter词性标注模型,提升标注准确性
GithubHuggingfaceTweebankNLPTweetTokenizerTwitter开源项目模型社交媒体分析词性标注
该项目提供了适用于Tweebank V2基准的Twitter词性标注模型,准确率达95.38%,结合Tweebank-NER与English-EWT数据进行训练,支持社交媒体分析。使用前需通过TweetTokenizer进行tweets预处理以获得最佳效果。
convnextv2_base.fcmae_ft_in22k_in1k_384 - 高效图像识别与特征开发的开源解决方案
ConvNeXt-V2GithubHuggingfaceImageNet卷积神经网络图像分类开源项目模型特征提取
ConvNeXt-V2是一款基于全卷积掩码自编码器(FCMAE)预训练的图像分类模型,能够高效处理ImageNet-22k和ImageNet-1k数据集。模型拥有88.7M的参数和45.21 GMACs,适合精准的图像识别和特征开发。兼容timm库,支持图像分类、特征图提取和图像嵌入生成等应用场景。通过简单的Python代码即可调用该模型,提升开发效率。
anything-v4.0 - 动漫风格图像生成的高级稳定扩散模型
AI生成Anything V4.0GithubHuggingface动漫风格商业使用开源项目模型稳定扩散
Anything V4是一个面向动漫风格图像生成的潜在扩散模型,通过简单提示即可生成细节丰富的图像。支持danbooru标签以及Gradio Web UI操作,并提供Fantasy.ai商业使用许可。该模型兼容多平台,可导出ONNX、MPS及FLAX/JAX格式,支持简化的Python代码进行图像生成,适合生成动漫人物和风景等多样化内容。
tf_efficientnetv2_s.in21k_ft_in1k - EfficientNet-v2图像分类模型 基于双重ImageNet数据集训练
EfficientNet-v2GithubHuggingfaceImageNettimm图像分类开源项目模型特征提取
这是一个基于EfficientNet-v2架构的图像分类模型,采用ImageNet-21k预训练和ImageNet-1k微调策略。模型参数量为2150万,计算量为5.4 GMACs,支持图像分类、特征提取和图像嵌入等多种应用。训练采用300x300分辨率,测试时提升至384x384,在性能和效率之间实现良好平衡。该模型最初由论文作者在Tensorflow中实现,后由Ross Wightman移植至PyTorch框架。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
VisionVision - 优化图像合成质量,通过模型融合实现多元风格
AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionVisionVision动漫开源项目模型真实感
该项目结合realistic-vision-v1.3和ZootVisionBeta模型,优化图像生成的质量与细节,尤其是在合成和眼部细节方面。VisionVision支持多种风格,包括写实与艺术表现,适用于动漫与真实感艺术创作。项目使用SuperMerger技术,提供丰富样例与提示,帮助用户生成优质图像。
ACG2vec - 基于动漫和漫画的高级深度学习项目
ACG2vecGithub图片搜索开源项目插画评分文本搜索深度学习
本项目持续致力于二次元主题的深度学习研究,包括了文本搜索、以图搜图、插画评分预测和图片超分辨率等功能。模型集成了acgvoc2vec、dclip、pix2score、illust2vec和real-cugan_tf等,适用于标签推荐、推荐系统和动漫插图质量评估等应用场景。项目源码托管在GitHub,并通过网页服务提供便捷的标签预测和搜索功能。使用Huggingface平台上的模型,用户可以在线体验这些前沿技术,提升二次元内容处理的效率。
Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破 大幅提升图像分词性能
GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成
Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目,采用无查找技术和262144大小的码本,克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器,在图像分词方面取得显著进展,8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展,目前处于积极开发阶段,未来计划拓展至视频生成领域。
Depth-Anything-V2 - 单目深度估计新突破,高精度与快速推理并重
Depth Anything V2Github开源项目深度估计计算机视觉预训练模型
Depth-Anything-V2是单目深度估计领域的新进展。该模型在细节表现和鲁棒性上显著优于V1版本,并在推理速度、参数量和深度精度方面超越了基于SD的模型。项目提供四种预训练模型,适用于相对和度量深度估计,可处理图像和视频。此外,发布的DA-2K基准为深度估计研究设立了新标准。
taggui - 高效智能的AI图像数据集标注应用
AI模型GithubTagGUI图像标签开源项目数据集创建自动生成标签
TagGUI是一款跨平台桌面应用,专为AI模型数据集制作而设计。该工具提供快速标记、标签自动完成和Stable Diffusion令牌计数等功能。支持CogVLM、LLaVA等模型的自动描述生成,并具备批量标签操作和高级图像过滤能力。TagGUI简化了图像标注流程,提高了AI数据集准备的效率。
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