SAM SAM 产生高质量的对象蒙版从输入提示，如点或框，它可以用来为图像中的所有对象生成蒙版。它已经在1100万张图像和11亿个掩模的数据集上进行了训练，并且在各种分割任务上具有很强的零射击性能

MobileSAM 1、MobileSAM是如何训练的? MobileSAM在单个GPU上使用10万个数据集(原始图像的1%)进行不到一天的训练。培训代码将很快发布。 2、如何从SAM向Mobile

SAM-HQ (Segment Anything in High Quality) Segment Anything in High Quality Lei Ke, Mingqiao Ye,

SMT Scale-Aware Modulation Meet Transformer 介绍 SMT 最初是在paper(released soon)中描述的，它能够作为一种有前途的新的通用主干，用于

Sambert-Hifigan模型介绍 模型体验及训练教程详见:Sambert-Hifigan模型训练教程 框架描述 拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TT

Highlights 适用于英文的语音量化编码（Speech Codec）模型。 采用幅度相位谱作为信号的表示形式，更好的利用音频的时频域结构 较少的模型参数（4.50 M），较低的计算量（2.18

Highlights 适用于英文的语音量化编码（Speech Codec）模型。 采用幅度相位谱作为信号的表示形式，更好的利用音频的时频域结构 极少的模型参数（0.52M），极低的计算量（0.34G

Highlights 适用于中英文的语音量化编码（Speech Codec）模型。 内部通用场景数据训练，适用性更强 训练时采用结构化 dropout，推理时可根据需要选用不同比特率 项目介绍 F

Highlights 适用于英文的语音量化编码（Speech Codec）模型 以原始时域信号上作为输入的Encodec模型 训练时采用结构化 dropout，推理时可根据需要选用不同比特率 项目

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

A cutting-edge foundation for your very own LLM. ?Github • ? TigerBot • ? Hugging Face 快速开始

Highlights 适用于英文的语音量化编码（Speech Codec）模型。 更低的比特率 更高的量化语音质量 项目介绍 FunCodec 是达摩院语音团队开源的音频量化工具包。 本项目提供了

文本引导纹理生成是通过输入一个3D白模和描述其纹理的语句，生成符合该3D模型和描述的纹理，该方法使用了stable diffusion预训练模型，实际使用可替换为其他基模。 白模生成纹理渲染效果展示：

En3D生成式三维模型使用及渲染 论文 ｜ 项目主页 3DHuman-Syn是一个生成式3D人物模型库，通过预训练模型批量生成得到，目前开放1000个Avatar模型的下载、渲染、驱动等功能，生成的3

# TinyLlama-1.1B https://github.com/jzhang38/TinyLlama The TinyLlama project aims to pretrain a 1.1

# TinyLlama-1.1B https://github.com/jzhang38/TinyLlama The TinyLlama project aims to pretrain a 1.1