为3D计算机视觉提供标准化数据加载器的项目,让研究人员能快速获取和使用多视角数据集,加速研究进程。
Byterat 是一个专注于电池研究与工程的全端云平台,利用机器学习预测电池性能,并帮助数字化转型电池实验室。它自动化数据清洗,实时同步实验室数据,缩短从数据到洞察的时间,揭示电池设计与性能之间的隐藏模式,帮助用户提前预测实验结果。同时,Byterat 提供每个电池测试的完整审计记录。
DataLab是一个统一平台,允许NLP研究人员以高效且易用的方式执行多种与数据相关的任务,提供数据诊断、操作标准化、数据搜索和全局分析等功能。
InstructPix2Pix是一个开源项目,可以利用AI根据文本指令对图像进行修改。它融合了GPT-3和Stable Diffusion/Prompt-to-Prompt技术,可以实现高质量的图像修改效果。
MultiPly是一个通过野外单目视频重建多人3D图像的项目,能够处理人物之间的遮挡和相互作用,使用先进的神经表征技术进行场景建模,并结合自监督的3D分割及可提示的2D分割模块,提供高效的人体姿势和形状优化。
一种新型图像生成技术,通过简化预训练扩散变换器的复杂度,实现高效率和高清晰度的图像生成。
为大型语言模型(LLMs)提供高质量、大量数据的搜索、选择和合成,以优化模型的后期训练
GeneOH Diffusion旨在通过去噪扩散技术实现通用的手物交互去噪,提升图像质量。
字节跳动提供 DeepSeek R1、OpenAI o1、GPT-4o、Claude 3.5 和 Gemini 1.5等领先大模型