BEN2

BEN2 ist ein auf Deep Learning basierendes Bildsegmentierungsmodell, das sich auf das Entfernen des Hintergrunds und das Extrahieren des Vordergrunds konzentriert.

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BEN2 (Background Erase Network) ist ein innovatives Bildsegmentierungsmodell, das den Confidence Guided Matting (CGM)-Prozess verwendet. Es verwendet ein Verfeinerungsnetzwerk, um Pixel mit niedriger Modellzuverlässigkeit speziell zu verarbeiten und so präzisere Ergebnisse beim Freistellen zu erzielen. BEN2 zeichnet sich durch hervorragende Leistung beim Freistellen von Haaren, der Verarbeitung von 4K-Bildern, der Objekterkennung und der Kantenverfeinerung aus. Das Basismodell ist Open Source und die vollständige Modellversion kann über eine API oder eine Webdemo kostenlos getestet werden. Die Modelltrainingsdaten umfassen den DIS5k-Datensatz und einen proprietären Datensatz mit 22.000 Segmentierungsbeispielen und decken somit vielfältige Bildverarbeitungsanforderungen ab.

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BEN2 — BEN2 ist ein auf Deep Learning basierendes Bildsegmentierungsmodell, das sich auf das Entfernen des Hintergrunds und das Extrahieren des Vordergrunds konzentriert.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V ist ein von Tencent entwickeltes Framework zur Bild-zu-Video-Generierung, basierend auf HunyuanVideo.

Lumina-Video — Lumina-Video ist ein erstes Versuchsprojekt zur Videogenerierung, das die Text-zu-Video-Generierung unterstützt.

RMBG-2.0 — Hochleistungsmodell zur präzisen Trennung von Vordergrund und Hintergrund in Bildern.

Video-Hintergrundentfernung — Tool zur Video-Hintergrundentfernung, entfernt den Videohintergrund mit einem Klick.

CogView3-Plus-3B — Text-zu-Bild-Generierungsmodell, unterstützt die Erzeugung hochauflösender Bilder

AuraFlow v0.3 — Open-Source Text-to-Image-Generierungsmodell

RMBG v1.4 — Ein von BRIA AI entwickeltes Open-Source PyTorch-Modell zur Bildhintergrundentfernung.

Segment Anything — Online-Tool zur KI-gestützten Bildfreistellung – jedes Objekt in jedem Bild ausschneiden.

QwQ-32B — QwQ-32B ist ein leistungsstarkes Inferenzmodell, das speziell für die Lösung komplexer Probleme und die Textgenerierung entwickelt wurde und sich durch hervorragende Leistung auszeichnet.

CogView4-6B — CogView4-6B ist ein leistungsstarkes Text-zu-Bild-Generierungsmodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger Bilder konzentriert.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

PhotoDoodle — PhotoDoodle ist eine Codeimplementierung, die künstlerische Bildbearbeitung auf Basis von wenigen Beispielpaaren lernt.

Profiling-Daten in DeepSeek Infra — Analyse der Berechnungs- und Kommunikationsüberlappungsstrategie in V3/R1, Bereitstellung von Leistungsanalysedaten für Deep-Learning-Frameworks.

EPLB — Ein Open-Source-Algorithmus zur Lastverteilung für Expertenparallelität, der darauf abzielt, die Expertenzuweisung und Lastverteilung in Umgebungen mit mehreren GPUs zu optimieren.

DualPipe — Ein bidirektionaler Pipeline-Parallelisierungsalgorithmus für V3/R1-Training, der Berechnung und Kommunikation überlappt.

DeepGEMM — DeepGEMM ist eine CUDA-Bibliothek für effiziente FP8-Matrixmultiplikation, die feinkörnige Skalierung und verschiedene Optimierungstechniken unterstützt.

DeepEP — DeepEP ist eine effiziente Kommunikationsbibliothek für Mixture-of-Experts und Experten-Parallelisierung (EP).

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B ist ein Hochleistungsmodell zur Text-zu-Video-Generierung, das verschiedene Videoerzeugungsaufgaben unterstützt.

Wan — Wan ist ein fortschrittliches visuelles Generierungsmodell, entwickelt von Alibaba Cloud's Tongyi Lab, das Videos auf Basis von Texten und Bildern generieren kann.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

FlashMLA — FlashMLA ist ein hocheffizienter MLA-Dekodieren-Kernel, optimiert für Hopper-GPUs und geeignet für Variablenlängen-Sequenzdienste.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview ist das neueste Ergebnis der Qwen-Serie und basiert auf Qwen2.5-Max. Es verfügt über leistungsstarke Inferenz- und Multi-Domain-Anwendungsfähigkeiten.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet ist das neueste Sprachmodell von Anthropic, das schnelle Reaktionen und tiefes Schlussfolgern ermöglicht.

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

BioEmu — BioEmu ist ein generatives Deep-Learning-Modell zur skalierbaren Simulation von Protein-Gleichgewichtsensembles.

PIKE-RAG — PIKE-RAG ist ein auf domänenspezifisches Wissen und inferenzgestützte Generierung fokussiertes Modell.

SkyReels-V1-Hunyuan-I2V — SkyReels V1 ist ein quelloffenes, menschenzentriertes Videobasismodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger, filmreifer Videos konzentriert.

SkyReels-V1 — SkyReels-V1 ist das erste Open-Source-Videobasismodell mit menschlichem Fokus, das sich auf die Generierung hochwertiger Videos konzentriert.