Janus-Pro-1B

Janus-Pro-1Bは、統一的な多様なモダリティを理解し生成する自己回帰フレームワークです。

一般製品画像多様なモダリティ画像生成

Janus-Pro-1Bは、多様なモダリティの理解と生成に特化した革新的な多様なモダリティモデルです。視覚エンコーディングパスを分離することで、従来の方法が理解と生成タスクにおいて抱えていた矛盾を解消し、同時に単一の統一されたTransformerアーキテクチャを維持しています。この設計により、モデルの柔軟性が向上するだけでなく、多様なモダリティタスクにおいて優れた性能を発揮し、特定タスクのモデルを上回る結果も得られています。DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-baseを基盤とし、視覚エンコーダーとしてSigLIP-Lを採用、384x384の画像入力をサポートし、専用のイメージ生成トクナイザを使用しています。オープンソースであり柔軟性が高いため、次世代の多様なモダリティモデルの有力候補となっています。

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Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1Bは、統一的な多様なモダリティを理解し生成する自己回帰フレームワークです。

node-DeepResearch — 答えが見つかるまで（またはトークン予算を使い果たすまで）、ウェブページを継続的に検索および閲覧します。

Open R1 — これは、DeepSeek-R1モデルを完全に再現することを目的とした、完全にオープンなDeepSeek-R1モデルの複製プロジェクトです。開発者がR1ベースのモデルを再現および構築するのに役立ちます。

Flex.1-alpha — 80億パラメータを持つ、Apache 2.0オープンソースライセンスのテキストから画像を生成する事前学習済みモデルです。

DeepSeek-V3 — 6710億パラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルです。

sd3.5 — 高品質な画像生成のための軽量推理モデル

SLM_Survey — 小型言語モデル調査、計測、および洞察

RWKV — 次世代大規模言語モデルアーキテクチャ。Transformer を凌駕します。

OOTDiffusion — OOTDiffusionは、高度な制御が可能なオープンソースのバーチャル試着ツールです。

NeoBase — NeoBaseは、自然言語でデータベースとやり取りできるオープンソースのAIデータベースアシスタントです。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

ART — 可変多層透明画像生成のための匿名領域変換技術です。

CogView4-6B — CogView4-6Bは、高品質な画像生成に特化した強力なテキストから画像への生成モデルです。

Migician — Migicianは、複数の画像の配置に特化した多モーダル大規模言語モデルであり、自由形式の複数の画像の精密配置を実現できます。

PhotoDoodle — PhotoDoodleは、少量のサンプルペアデータから芸術的な画像編集を学習するコード実装です。

IndexTTS — 産業レベルで制御可能な、効率的なゼロショットテキスト音声変換システム

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

bRAG-langchain — Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーション構築のためのオープンソースプロジェクトです。

FlexHeadFA — 高速かつメモリ効率の高い正確なアテンションメカニズム

FlashMLA — FlashMLAはHopper GPU向けに最適化された、高効率なMLAデコードカーネルです。可変長シーケンスサービスに適しています。

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Previewは、Qwenシリーズの最新成果であり、Qwen2.5-Maxを基盤として構築されています。強力な推論能力と多様な分野への適用能力を備えています。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。

Moonlight — Moonlightは、Muon最適化器を用いて訓練された160億パラメータの混合専門家モデルで、優れた性能を誇ります。

DeepSeekモデル互換性チェック — デバイスが様々な規模のDeepSeekモデルを実行できるかどうかを検出し、互換性を予測します。

Huginn-0125 — Huginn-0125は、35億パラメータを持つ潜在変数循環型深層モデルであり、推論とコード生成に優れています。

循環型事前学習モデル — 4096個のAMD GPU上で動作する大規模深層循環言語モデルの事前学習コードです。

InspireMusic — PyTorchベースの音楽、楽曲、オーディオ生成ツールキット。高品質オーディオ生成に対応

RAG-FiT — RAG-FiTは、外部情報を活用するLLMの能力向上のためのライブラリです。特別に作成されたRAG強化データセットを用いてモデルをファインチューニングします。

s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。