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NSFWDetector

用于检测不适当图片的轻量级17kB CoreML模型

NSFWDetector是一个17 kB的CoreML模型,用于侦测不适当图片。该模型使用CreateML训练,能够区分色情内容和正常图片,特别适用于分辨Instagram风格照片与色情内容。用户可以根据平台需求设置不同的置信度阈值,支持iOS 12及以上版本。可通过Swift Package Manager或Cocoapods安装,更多信息和下载可在GitHub获得。

YPImagePicker - Instagram 风格的 iOS 图片视频选择库
GithubSwiftYPImagePickeriOS图片选择器开源项目视频选择器
YPImagePicker 是一个用纯 Swift 编写的 iOS 图片和视频选择库。它提供类似 Instagram 的界面,支持从图库选择、拍照、录像等功能,还包括图片裁剪和滤镜。该库高度可定制,支持单选和多选模式,并提供灵活的配置选项。开发者可以轻松集成该库,并根据应用需求进行个性化设置。它还支持自定义相机界面、视频修剪、多语言等功能,并提供简单的API接口,易于使用。
MochiDiffusion - 在macOS上本地运行Stable Diffusion生成图像的应用
Apple SiliconCore MLGithubMochi DiffusionStable DiffusionSwiftUI开源项目
Mochi Diffusion使Mac用户可以本地运行Stable Diffusion,充分利用Apple Silicon的Neural Engine来提升性能和速度,并减少内存消耗。应用具有图像生成、图像转高分辨率和离线操作等功能,还支持自定义模型,并保留生成图像的元数据。
swift-diffusion - Swift重新实现的Stable Diffusion模型
AI绘图GithubStable DiffusionSwift Diffusion开源项目深度学习移动设备优化
Swift重新实现的单文件Stable Diffusion模型,包含CLIP文本处理、UNet扩散和解码器等核心组件。项目致力于在移动设备上运行Stable Diffusion,通过内存优化和性能提升,实现与原始Python版本相当的效果。目前已完成主要模型移植,为移动AI应用开发提供新的可能。
corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库
CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉
CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库,支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例,有助于推动AI研究和应用的发展。
RealVisXL_V3.0 - 高度逼真的AI图像生成模型
AI绘图GithubHuggingfaceRealVisXL图像模型图像生成开源项目模型真实感渲染
RealVisXL_V3.0是一个专注于生成照片级真实感图像的AI模型。该模型能够创作SFW和NSFW内容,具有优秀的细节表现和自然质感。尽管仍处于训练阶段,RealVisXL_V3.0已展现出显著潜力。通过调整采样步骤、方法和高清修复参数,用户可以进一步优化生成效果。这个模型为视觉创作提供了强大的工具支持。
EdgeSAM - 边缘设备上快速的分割模型EdgeSAM
CNNEdgeSAMGithubSAMiOS应用开源项目高性能
EdgeSAM通过优化的Prompt-In-the-Loop蒸馏方法,为边缘设备提供高效的分割模型。相较于原始SAM,EdgeSAM在速度上提升了40倍,并在iPhone 14上实现了超过30帧每秒的性能。此外,EdgeSAM在COCO和LVIS数据集上的mIoUs分别提升了2.3和3.2,性能优于MobileSAM。该项目支持ONNX和CoreML平台,并已经集成到多个开源工具中。用户还可以通过iOS App方便地使用EdgeSAM。
yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉
YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目,支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源,用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习,适合多种计算机视觉应用需求,是追求速度与精度的理想选择。
ml-fastvit - 高效混合视觉Transformer模型用于图像分类
FastViTGithub图像分类开源项目模型性能结构重参数化视觉Transformer
FastViT是一种采用结构重参数化技术的混合视觉Transformer模型。该模型在ImageNet-1K数据集上实现了准确率和延迟的良好平衡,提供多个变体以适应不同应用场景。FastViT在iPhone 12 Pro上的基准测试显示出优秀的移动端性能。项目开源了预训练模型、训练评估代码和使用文档。
jailbreak-classifier - 提示分类工具,增强系统安全与内容审核
GithubHuggingfaceJailbreak Classifier安全开源项目文本分类机器学习模型规范化
项目基于BERT模型微调,专用于识别破解与无害提示信息。利用jailbreak-classification数据集进行训练,可应用于安全和内容审核场景,提升系统安全性与审核能力,是一个多平台适用的解决方案。
fbnetc_100.rmsp_in1k - FBNetC-100:轻量级移动设备图像分类模型
FBNetGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络架构搜索
fbnetc_100.rmsp_in1k是基于FBNet架构的轻量级图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有5.6M参数和0.4 GMACs,适用于224x224图像输入,专为移动设备优化。通过timm库,可轻松实现图像分类、特征图提取和图像嵌入等功能。模型采用RMSProp优化器和指数衰减学习率,平衡了性能和效率。
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