Anime image maker | Problembo翻译站点

InstantMesh是一个基于LRM架构的前馈框架，用于从单张图像高效生成3D网格。它支持低内存GPU环境，并能生成具有纹理映射的3D网格模型。

Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型，专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能，为组织在结合专有数据集与大型语言模型（LLMs）进行检索增强生成（RAG）或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型（xs）到大型（l），具有不同的上下文窗口和参数数量，以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。

内容创作者经常希望使用个人主题创建个性化图片，超越传统的文本到图像模型的能力。此外，他们可能希望生成的图片包含特定的位置、风格、氛围等。现有的个性化方法可能会在个性化能力和与复杂文本提示的对齐之间做出妥协。这种权衡可能会阻碍用户提示和主题的忠实性。我们提出了一种新的方法，专注于单个提示的个性化方法，以解决这个问题。我们将这种方法称为提示对齐个性化。尽管这种方法可能看起来有限，但我们的方法在改进文本对齐方面表现出色，可以创建具有复杂和复杂提示的图像，这对于当前技术来说可能是一个挑战。具体而言，我们的方法使用额外的得分蒸馏采样项，使个性化模型与目标提示保持对齐。我们在多次拍摄和单次拍摄设置中展示了我们方法的多功能性，并进一步展示了它可以组合多个主题或从艺术作品等参考图像中获取灵感。我们定量和定性地与现有基线和最先进的技术进行比较。

MNBVC（Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus）是一个旨在为AI提供丰富中文语料的项目。它不仅包括主流文化内容，还涵盖了小众文化和网络用语。数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等多种形式的纯文本中文数据。

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MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。