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支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

MediaPipe机器学习人工智能跨平台开源项目Github

MediaPipe为开发者提供了一个平台，支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型，可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具，支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多，并参与社区交流和贡献。

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介绍相关项目
language - 谷歌语言研究团队开源项目汇集平台
GithubGoogle Research开源项目研究团队自然语言处理语言研究
Google Research Language团队的开源项目共享平台汇集了谷歌语言研究领域的最新成果。该平台为研究者和开发者提供自然语言处理、机器翻译等前沿语言技术资源。项目采用开源模式，促进了语言技术领域的协作与创新。作为非官方谷歌产品，这一平台为语言技术爱好者提供了宝贵的学习和实践机会。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。
opencv-mobile - 优化轻量化的OpenCV库 适配多平台移动与桌面系统
Githubopencv-mobile开源项目移动设备计算机视觉跨平台预构建包
opencv-mobile是OpenCV库的轻量级优化版本,专为移动和嵌入式设备设计。该项目支持Android、iOS、ARM Linux等多种平台,提供2.4、3.4和4.10三个主要版本。通过精简库体积并保留核心功能,使其更适合资源受限环境。opencv-mobile将OpenCV库的体积缩小了90%以上,Android版从292MB减少到17.7MB,iOS版从207MB减少到3.97MB,同时保留了核心计算机视觉功能。所有二进制文件均在GitHub Actions上公开编译,确保代码透明和安全性。
gpupixel - 跨平台高性能图像与视频滤镜库，轻松集成
GPUPixelGithub实时滤镜开源项目视频处理跨平台高性能
GPUPixel是一个实时高性能图像和视频滤镜库，基于OpenGL/ES开发，支持iOS、Android、Mac、Windows和Linux平台。采用C++11编写，内置商用级美颜滤镜。GPUPixel体积小巧，易于编译和集成，适合需要跨平台滤镜功能的开发者。
screenpipe - 全天候屏幕和音频数据捕获，用户数据安全自主控制
Githubscreenpipe屏幕捕捉开源开源项目插件系统音频捕捉
Screenpipe 提供全天候的屏幕和音频捕获解决方案，支持个性化AI构建，安全、开源，用户数据自主控制。兼容多个操作系统（Windows、Linux、macOS），具备多种捕获功能和STT转写。支持多种安装方式，包括CLI、付费桌面应用、免费开源桌面应用和Rust/WASM库。插件系统便于在Rust环境中运行沙盒代码。最新功能涵盖多显示器捕获、完美的音频兼容以及原生的苹果和Windows OCR。
mediapy - 用于Jupyter的图像和视频处理库
GithubJupyterPythonmediapy图像处理开源项目视频处理
mediapy是一个为IPython和Jupyter notebook环境开发的图像和视频处理库。它提供简洁的API用于读取、写入和显示多种格式的媒体文件。该库支持基本的图像处理和视频帧操作，并通过集成ffmpeg实现高效的视频编解码。mediapy适用于数据科学和机器学习中的媒体数据处理与可视化。
pipewire - 开源多媒体流处理框架
GithubPipeWire多媒体管道开源项目服务器API视频处理音频处理
PipeWire是一个开源的多媒体服务器和API，用于处理音视频流。它支持视频捕获、多路复用和音视频处理图生成。PipeWire兼容ALSA、JACK和PulseAudio，可与现有应用程序集成。它提供灵活的配置选项，支持低延迟音频，并包含用于系统监控和调试的工具。PipeWire旨在为Linux系统提供统一的多媒体处理框架。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎，采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息，提供上下文相关的搜索结果，并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术，为视频内容检索提供高效、精准的解决方案，适用于教育、研究和信息获取等领域。
PaddleMIX - 基于飞桨的多模态大模型开发套件赋能AI创新应用
GithubPaddleMIX图文预训练多模态大模型开源项目文生图跨模态视觉
PaddleMIX是基于飞桨的多模态大模型开发套件，支持图像、文本、视频等多种模态，覆盖视觉语言预训练、文生图、文生视频等任务。该套件提供开箱即用的开发体验，支持千亿规模模型训练，适用于金融、教育、电商、医疗等多个领域。PaddleMIX 2.0版本新增了LLaVA、Qwen-VL等模型，优化了训练效率，并提供了丰富的应用工具和流水线，为开发者提供全面的多模态AI解决方案。
labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况
GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控
提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。
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