BEN2

BEN2 est un modèle de segmentation d'image basé sur l'apprentissage profond, spécialisé dans la suppression d'arrière-plan et l'extraction de premier plan.

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BEN2 (Background Erase Network) est un modèle innovant de segmentation d'image utilisant le processus Confidence Guided Matting (CGM). Il utilise un réseau de raffinement pour traiter spécifiquement les pixels dont la confiance du modèle est faible, permettant ainsi une extraction d'image plus précise. BEN2 excelle dans la suppression des cheveux, le traitement des images 4K, la segmentation d'objets et le raffinement des bords. Son modèle de base est open source et les utilisateurs peuvent essayer le modèle complet gratuitement via une API ou une démo web. Le modèle a été entraîné sur l'ensemble de données DIS5k et un ensemble de données de segmentation propriétaire de 22 000 images, répondant ainsi à de nombreux besoins de traitement d'images.

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BEN2 — BEN2 est un modèle de segmentation d'image basé sur l'apprentissage profond, spécialisé dans la suppression d'arrière-plan et l'extraction de premier plan.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

Lumina-Video — Lumina-Video est un projet initial de génération vidéo, prenant en charge la génération de vidéo à partir de texte.

RMBG-2.0 — Modèle de séparation efficace des premiers plans et des arrière-plans d'images

Suppression du fond des vidéos — Outil de suppression du fond des vidéos, suppression automatique du fond des vidéos en un clic.

CogView3-Plus-3B — Modèle de génération d'images à partir de texte, prenant en charge la génération d'images haute résolution.

AuraFlow v0.3 — Modèle de génération d'image à partir de texte open source

RMBG v1.4 — Modèle Pytorch open source de suppression d'arrière-plan d'image, développé par BRIA AI.

Segment Anything — Outil de découpage d'image IA en ligne, capable de découper n'importe quel objet dans n'importe quelle image.

Fond Transparent — Supprimez rapidement l'arrière-plan des images à l'aide d'une technologie IA de pointe, sans édition manuelle, améliorant ainsi l'efficacité du travail.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

DeepEP — DeepEP est une bibliothèque de communication efficace pour les modèles Mixture-of-Experts et la communication parallèle d'experts.

Wan2.1-T2V-14B — Wan2.1-T2V-14B est un modèle de génération de vidéo à partir de texte hautes performances, prenant en charge plusieurs tâches de génération vidéo.

Wan — Wan est un modèle de génération d'images avancé développé par Alibaba Cloud Tongyi Lab, capable de générer des vidéos à partir de texte, d'images et plus encore.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview est le dernier né de la série Qwen, basé sur Qwen2.5-Max. Il offre des capacités de raisonnement et d'applications multi-domaines puissantes.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet est le dernier modèle intelligent d'Anthropic, offrant des réponses rapides et un raisonnement approfondi.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

BioEmu — BioEmu est un modèle d'apprentissage profond génératif conçu pour simuler de manière évolutive les ensembles canoniques de protéines.

PIKE-RAG — PIKE-RAG est un modèle axé sur les connaissances de domaine et le raisonnement amélioré pour la génération.

SkyReels-V1-Hunyuan-I2V — SkyReels V1 est un modèle de base vidéo open source centré sur l'humain, axé sur la génération de vidéos de qualité cinématographique.

SkyReels-V1 — SkyReels-V1 est le premier modèle de base vidéo open source centré sur l'humain, axé sur la génération de vidéos de haute qualité.