QA-MDT

Modelo de generación de música de código abierto

Producto ComúnMúsicaGeneración de músicaAprendizaje profundo

QA-MDT es un modelo de generación de música de código abierto que integra modelos de vanguardia para la creación musical. Se basa en varios proyectos de código abierto, como AudioLDM, PixArt-alpha, MDT, AudioMAE y Open-Sora. El modelo QA-MDT, mediante el uso de diferentes estrategias de entrenamiento, puede generar música de alta calidad. Este modelo es especialmente adecuado para investigadores y desarrolladores interesados en la generación de música.

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QA-MDT — Modelo de generación de música de código abierto

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

YuE-s1-7B-anneal-en-cot — YuE es un modelo de generación de música de código abierto que puede convertir letras en canciones completas.

BooW-VTON — Repositorio de código para entrenar modelos que mejoran el efecto de la prueba virtual de ropa al aire libre.

ComfyUI-PyramidFlowWrapper — Nodo envoltorio ComfyUI para Pyramid-Flow, destinado a la generación visual eficiente.

Open-MAGVIT2 — Proyecto de modelo de generación de imágenes autoregresivo de código abierto

Estimación de VRAM — Proyecto de código abierto para estimar la VRAM necesaria para el entrenamiento o la inferencia de modelos.

Stable Audio ControlNet — Modelo de generación de música, ajustado con ControlNet.

ChatTTS — Un proyecto de código abierto para conversión de texto a voz.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

DiffRhythm — DiffRhythm es una técnica de generación de canciones completas de extremo a extremo basada en un modelo de difusión latente que puede generar canciones completas con voz y acompañamiento en poco tiempo.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.