BEN2

BEN2 es un modelo de segmentación de imágenes basado en aprendizaje profundo, especializado en la eliminación de fondos y la extracción de primer plano.

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BEN2 (Background Erase Network) es un innovador modelo de segmentación de imágenes que utiliza el proceso Confidence Guided Matting (CGM). Emplea una red de refinamiento para procesar específicamente los píxeles con baja confianza del modelo, logrando así una extracción de imágenes más precisa. BEN2 destaca en la extracción de cabello, el procesamiento de imágenes 4K, la segmentación de objetivos y el refinamiento de bordes. Su modelo base es de código abierto, y los usuarios pueden probar el modelo completo de forma gratuita a través de una API o una demostración web. El modelo se entrenó con el conjunto de datos DIS5k y un conjunto de datos de segmentación propietario de 22K, capaz de satisfacer diversas necesidades de procesamiento de imágenes.

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BEN2 — BEN2 es un modelo de segmentación de imágenes basado en aprendizaje profundo, especializado en la eliminación de fondos y la extracción de primer plano.

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

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.

RMBG-2.0 — Modelo para separar eficazmente el primer plano y el fondo de una imagen

Eliminación de Fondo de Video — Herramienta para eliminar el fondo de video, elimina el fondo de video con un solo clic.

CogView3-Plus-3B — Modelo de generación de imágenes a partir de texto, compatible con la generación de imágenes de alta resolución.

AuraFlow v0.3 — Modelo de generación de imágenes a partir de texto de código abierto

RMBG v1.4 — Modelo Pytorch de código abierto de BRIA AI para la eliminación de fondos de imágenes

Segment Anything — Herramienta de recorte de imágenes con IA online. Recorta cualquier objeto de cualquier imagen.

Fondo Transparente — Utiliza tecnología de IA avanzada para eliminar rápidamente el fondo de las imágenes sin necesidad de edición manual, mejorando la eficiencia del trabajo.

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.

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).

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B es un modelo de generación de vídeo a partir de texto de alto rendimiento, que admite múltiples tareas de generación de vídeo.

Wan — Wan es un modelo de generación de video visualmente avanzado desarrollado por el laboratorio Tongyi de Alibaba, capaz de generar videos basados en texto, imágenes y otras señales.

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.

PIKE-RAG — PIKE-RAG es un modelo de generación enfocado en el conocimiento específico de un dominio y el razonamiento mejorado.

SkyReels-V1-Hunyuan-I2V — SkyReels V1 es un modelo base de video centrado en el ser humano, de código abierto, enfocado en la generación de videos de alta calidad con apariencia cinematográfica.

SkyReels-V1 — SkyReels-V1 es el primer modelo base de video centrado en el ser humano de código abierto, enfocado en la generación de videos de alta calidad.