Segment Anything Model(SAM)是Meta AI研究院最新推出的图像分割模型,该模型通过点或框等输入提示生成高质量的物体遮罩,并且可以用于为图像中的所有物体和对象生成遮罩。SAM模型在超过1100万张图像和11亿张掩模的数据集上进行了训练,并且在各种图像分割任务上具有强大的零样本性能。
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关于Segment Anything(SAM): Meta最新推出的AI图像分割模型特别声明
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LLaMA
Meta(Facebook)推出的AI大语言模型
Jan(Jan.ai)
Jan(Jan.ai)是一个免费开源的本地运行大模型并进行AI聊天对话的工具,可帮助用户在本地电脑(Windows、Mac、Linux)上安装、部署、运行并使用开源版本的ChatGPT替代大模型,如LLaMa、Mistral、Phi-2等20多个模型,也支持输入自己的OpenAI API Key以运行GPT。相较于AI工具集此前介绍的Ollama,该工具提供了对话UI和API服务器,适合开发者、研究人员或AI爱好者本地体验开源的大模型。Jan的主要功能本地运行开源大模型:支持LlaMa、Mistral、Phi-2、DeepSeek、Yi等20多个模型,可手动导入也可以在模型库下载模型简洁好用的聊天界面:软件界面清爽简洁、直观易用,直接在本地与开源大模型快速进行对话聊天支持多个平台:Jan支持在Windows、Mac(Intel、M1/M2/M3)和Linux等操作系统运行,后续还将推出移动端APP。内置API服务器:与OpenAI API兼容,可通过API获取模型信息、下载、启动、停止模型及聊天等如何使用Jan访问Jan的官网(jan.ai),选择对应的电脑操作系统版本,点击Download进行下载然后安装并打开软件,在软件界面的左下角点击Download your first model进入模型库Hub界面,选择你感兴趣的模型进行下载,下载完成后点击Use使用该模型在对话界面输入你的描述即可与你选择的模型进行对话啦Jan还在持续开发中,后续会支持移动端APP、创建AI助理、推理引擎、插件扩展等功能。
StableVicuna:StabilityAI推出的第一个通过RLHF训练的大规模开源聊天机器人
StableVicuna 是由 Stable Diffusion 背后的 StabilityAI 推出的第一个通过基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练的大规模开源聊天机器人。StableVicuna是Vicuna v0 13b的进一步指令微调和RLHF训练版本,它是一个指令微调的 LLaMA 130亿模型。
悟道
2021年6月,北京智源研究院(BAAI)推出了悟道1.0的后续版本悟道2.0,作为中国第一个超大规模智能模型系统。悟道是一个语言模型,旨在在人类层面的思维上超越 OpenAI 的 GPT-3 和谷歌的 LaMDA。经过4.9TB的图像和文本训练,并在9个基准上超过了最先进(SOTA)水平,悟道比任何同行都更接近于实现通用人工智能(AGI)和人类水平的思维。悟道接受了4.9 TB高质量英文和中文图像和文本的训练:1.2TB中文文本数据2.5TB中文图形数据1.2TB英文文本数据悟道是基于开源的 MoE 系统 FastMoE 进行训练的。MoE是一种机器学习技术,其工作原理如下:将预测建模任务划分为子任务,针对每个子任务训练专家(学习者)模型,开发门控模型,该门控模型基于要预测的输入来学习咨询哪个专家,并组合预测。FastMoE使悟道能够并行咨询不同的专家模型,并切换到预测结果最好的模型。例如,如果输入是英文文本,悟道将使用预测模型,该模型可以在英文文本中生成回应。
StableLM:Stability AI推出的开源的类ChatGPT大语言模型
StableLM是由Stable Diffusion背后的团队Stability AI最新推出的开源的类ChatGPT大语言模型,该模型目前处于Alpha版本,拥有的参数量分别为30亿和70亿,后续还将推出150亿到650亿参数模型。
Gradio
Gradio是一个开源的Python库,用于构建演示机器学习或数据科学,以及web应用程序。你可以使用Gradio基于自己的机器学习模型或数据科学工作流快速创建一个漂亮的用户界面,让用户可以尝试拖放他们自己的图像、输入文本、录制他们自己的声音,并通过浏览器与你的演示程序进行交互。Google、HuggingFace、亚马逊、Meta、思科、VMware等公司都在使用。Gradio适用于:向客户/合伙人/用户/学生演示您的机器学习模型。通过自动共享链接快速部署您的模型,并获得模型性能反馈。在开发过程中使用内置的操作和解释工具交互式地调试模型。
DeepFloyd IF:StabilityAI旗下的DeepFloyd团队推出的图片生成模型
DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型,IF是一个基于级联方法的模块化神经网络。IF是由多个神经模块(处理特定任务的独立神经网络)构建的,在一个架构内联合起来产生协同效应。IF以级联方式生成高分辨率图像:从产生低分辨率样本的基础模型开始,然后由一系列的升级模型提升,以创造令人惊叹的高分辨率图像。IF的基础和超分辨率模型采用扩散模型,利用马尔可夫链步骤将随机噪声引入数据中,然后再反转过程,从噪声中生成新的数据样本。IF在像素空间内操作,而不是依赖潜伏图像表征的潜伏扩散(如稳定扩散)。
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