BEDLAM开源项目 – 详细生动动画运动的合成数据集

Animate-X 是一个通用角色图像动画项目，旨在通过增强运动表现和全面的运动模式捕获，支持各种角色类型的动画制作。它基于 LDM 框架，利用源视频的 CLIP 视觉特征，为角色动画提供高质量的输出。

Metaphysic AI 是一家领先的生成AI技术提供商，专注于创建超真实的视频内容。其软件能够自动化创建看起来极具真实感的AI生成内容，以其在大规模的照片级生成AI方面的专业知识而闻名。

DeepMotion是一款先进的AI动作捕捉解决方案，允许数字创作者在几秒钟内从视频生成3D动画。它提供了可直接通过任何网络浏览器使用的无缝动作捕捉技术，省去了对特定设备或硬件的需求。用户可以轻松释放他们的创造力，将创意转化为生动的动画。

Public Prompts是一个由黎巴嫩一位热衷于技术与人工智能的初级医学医生创建的网站，旨在提供由CompVis和Stability AI团队开发的公共工具、知识、模型和提示。该网站支持Stable Diffusion技术，提供各种创意用途的提示、模型和嵌入的集合。用户可以浏览网站，根据可用的提示、模型或嵌入进行选择，探索不同类别，获取所需的创意资源。对于高级用户，网站还提供在本地运行AI和自行训练模型的资源。

ReSwapper旨在复现InsWapper的实现，提供了训练代码、推理功能以及预训练权重。用户可以通过该项目快速上手，进行高质量的人脸替换。

Qwen2-VL微调工具：用于微调开源多模态大模型Qwen2-VL，支持单GPU和多GPU训练，提供简易上手的微调脚本和数据，旨在帮助开发者快速进行模型微调或再训练

该项目提出了一种名为RPO（Reward-aware Preference Optimization）的数学框架，旨在统一和改进大语言模型（LLM）与人类偏好的对齐方法。该框架整合了多种流行的偏好优化技术，如DPO、IPO和SimPO，通过系统研究设计选择，提升模型对齐性能。项目提供了结构化方法来比较不同技术，提出了新的实验设置，并为设计有效的对齐策略提供了指导。

文本相似度（匹配）计算，提供Baseline、训练、推理、指标分析等功能，支持TensorFlow和Pytorch两个版本，适合不同需求的开发者使用。

SuperDuperDB 允许用户在不需要将数据移动到复杂的管道和专业向量数据库的情况下，轻松构建AI应用。它能够将AI和向量搜索直接整合到数据库中，支持实时推理和模型训练，且只需使用Python编程。

Clear.ml 是一个开源的连续机器学习平台，专注于促进 AI/ML 模型的开发、集成、部署和扩展，支持从数据管理到模型训练再到部署的整个生命周期。

riverbed 是一个支持大规模数据挖掘和自然语言处理的工具集，提供多种高效的功能，帮助用户在复杂的数据环境中进行深入分析。

PengChengStarling是基于icefall项目的多语言语音识别（ASR）模型，旨在一站式解决多语言语音识别难题。该项目支持多种语言，提供从数据处理到模型部署的完整流程，模型体积小且推理速度快，适用于多种应用场景。

typical-sampling 是一个为 Jax、PyTorch 和 TensorFlow 打造的先进自然语言处理工具，支持典型采样算法，旨在优化模型训练和推理过程，提供易于集成的 API 以提升开发效率。

cl-waffe2是一个基于Common Lisp的图和张量抽象的深度学习框架，具有可扩展性、内联优化、图优化、可视化和调试等特点，旨在为研究和开发提供强大的工具支持。

Open Interpreter Local III是一款开源的本地模型运行和训练工具，支持高速推理和个性化模型定制。

Meta Lingua 是一个轻量级、高效且易于修改的大型语言模型（LLM）研究代码库，专为研究者设计，支持模型训练和推理。其核心特点是使用易于修改的 PyTorch 组件，方便研究者尝试新的架构、损失函数和数据集。Meta Lingua 提供端到端的训练、推理和评估功能，模块化设计使其具有高度可重用性和灵活性，能够快速迭代和验证新概念。

lightning-uq-box是一个基于PyTorch和Lightning的库，旨在为现代神经网络提供多种不确定性量化(UQ)技术，支持灵活的模型训练和评估，并与现有的PyTorch项目无缝集成。

FlagAI是一个快速、易于使用和可扩展的大模型工具包，目标是支持在多模态的各种下游任务上训练、微调和部署大规模模型。