SAM-Graph

Método inovador para segmentação de instâncias 3D

Produto ComumImagemSegmentação de instâncias 3DAprendizado profundo

SAM-guided Graph Cut for 3D Instance Segmentation é um método de aprendizado profundo que utiliza informações geométricas 3D e de imagens multivisuais para segmentação de instâncias 3D. Este método utiliza um framework de consulta 3D para 2D para aproveitar eficientemente modelos de segmentação 2D na segmentação de instâncias 3D, construindo um grafo de superpontos através de um problema de corte de grafo e treinando uma rede neural gráfica para alcançar um desempenho de segmentação robusto em diferentes tipos de cenários.

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SAM-Graph — Método inovador para segmentação de instâncias 3D

Bytedance Flux — Flux é uma biblioteca de sobreposição de comunicação rápida para paralelismo de tensor/especialista em GPUs.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

BioEmu — BioEmu é um modelo de aprendizado profundo generativo usado para simular conjuntos canônicos de proteínas de forma escalável.

FlashVideo — FlashVideo é um modelo de geração de vídeo de alta resolução e alta eficiência, focado na fluidez de detalhes e fidelidade.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis ​​latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

InspireMusic — Conjunto de ferramentas e modelos de geração de música, canções e áudio baseado em PyTorch, que suporta a geração de áudio de alta qualidade.

Lumina-Video — Lumina-Video é um projeto experimental de geração de vídeo, com suporte à geração de vídeo a partir de texto.

Brain2Qwerty — Uma tecnologia de interface cérebro-computador (ICC) não invasiva que decodifica a atividade cerebral por meio de eletroencefalografia (EEG) ou magnetoencefalografia (MEG) para entrada de texto.

VisoMaster — Software poderoso de substituição e edição de vídeo, utilizando tecnologia de IA para resultados naturais.

MNN — MNN é um mecanismo de inferência leve e de alto desempenho, de código aberto da Alibaba, que suporta vários formatos de modelo principais.

LLaSA_training — LLaSA: amplia o tempo de treinamento e a demanda computacional em tempo de teste da síntese de voz baseada em LLaMA

VideoJAM — VideoJAM é uma estrutura para aprimorar a coerência de movimento em modelos de geração de vídeo.

BEN2 — O BEN2 é um modelo de segmentação de imagem baseado em aprendizado profundo, focado na remoção de fundo e extração de primeiro plano.

Huginn-0125 — Huginn-0125 é um modelo de profundidade recorrente com variáveis latentes e 3,5 bilhões de parâmetros, especializado em raciocínio e geração de código.