Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。

SegMoE 是一个强大的框架，能够在几分钟内将稳定扩散模型动态组合成专家混合体，无需训练。该框架支持即时创建更大的模型，提供更多知识、更好的粘附性和更好的图像质量。它受到 mergekit 的 mixtral 分支的启发，但专为 Stable Diffusion 模型设计。安装简单，使用方便，适用于图像生成和合成任务。

Lightning AI是一个基于PyTorch的平台,可以帮助用户无痛地在本地机器和云环境之间进行AI模型的训练和部署。它支持各类热门AI模型如大型语言模型、Transformers、Stable Diffusion等的构建。关键特性包括对分布式多GPU训练的支持、内置MLOps功能、云端无服务器部署等。适用于AI研发团队、想要快速构建AI产品的公司以及拥有GPU资源的机构。

FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像，通过创新的、无需训练的方法，通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法，通过填充然后裁剪策略进一步增强，实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导，该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度，实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性，该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。

OpenDiT是一个开源项目，提供了一个基于Colossal-AI的Diffusion Transformer(DiT)的高性能实现，专为增强DiT应用（包括文本到视频生成和文本到图像生成）的训练和推理效率而设计。OpenDiT通过以下技术提升性能：在GPU上高达80%的加速和50%的内存减少；包括FlashAttention、Fused AdaLN和Fused layernorm核心优化；包括ZeRO、Gemini和DDP的混合并行方法，还有对ema模型进行分片进一步降低内存成本；FastSeq：一种新颖的序列并行方法，特别适用于DiT等工作负载，其中激活大小较大但参数大小较小；单节点序列并行可以节省高达48%的通信成本；突破单个GPU的内存限制，减少整体训练和推理时间；通过少量代码修改获得巨大性能改进；用户无需了解分布式训练的实现细节；完整的文本到图像和文本到视频生成流程；研究人员和工程师可以轻松使用和调整我们的流程到实际应用中，无需修改并行部分；在ImageNet上进行文本到图像训练并发布检查点。

BOMML是一个智能AI托管平台，为您的业务提供一站式AI解决方案。我们从数据收集到模型部署，为您提供全方位的协助。我们的AI模型运行在安全的数据中心云上，保护您的隐私和数据安全。BOMML支持多种任务，包括文本生成、对话聊天、嵌入控制、分析、光学字符识别等。无论您的技术栈如何，都可以轻松地通过API集成AI到您的应用中。我们提供市场上最具竞争力的定价，您只需按实际使用量支付费用。如果您有特定任务或基于您的数据需要AI，我们可以为您进行调优和训练。您可以将文档、文件和其他元数据添加为知识库，以生成更相关的响应。如果您需要在您的硬件上运行专属的AI模型，我们也会提供帮助。无论您有什么需求，我们的专家都会为您找到解决方案。

Taylor AI是一个平台，可以使您的工程团队在不需要设置GPU和解密复杂库的情况下训练语言模型。它允许您按照自己的条件训练和部署开源语言模型，让您拥有完全的控制权和数据隐私。使用Taylor AI，您可以摆脱按标记付费的定价方式，自由地部署和与您的AI模型交互。它简化了训练和优化语言模型的过程，让您的团队可以专注于构建和迭代。Taylor AI始终跟上最新的开源模型，确保您可以使用最先进的语言模型进行训练。根据您独特的合规和安全标准安全地部署您的模型。

AnyV2V是一个创新的视频到视频编辑框架，允许用户使用任何现成的图像编辑工具编辑视频的第一帧，然后使用现有的图像到视频生成模型进行图像到视频的重建。这种方法使得各种编辑任务变得简单，包括基于提示的编辑、样式转换、主题驱动的编辑和身份操纵。