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ChatGPT-Plus简介 ChatGPT-PLUS 基于 ai 大语言模型 API 实现的 AI 助手全套开源解决方案，自带运营管理后台，开箱即用。集成了 ChatGPT, Azure, ChatGLM,讯飞星火，文心一言等多个平台的大语言模型。支持 MJ AI 绘画，Stable Diffusion AI 绘画，微博热搜等插件工具。采用 Go + Vue3 + element-plus 实现。ChatGPT-PLUS主要功能：完整的开源系统，前端应用和后台管理系统皆可开箱即用。基于 Websocket 实现，完美的打字机体验。内置了各种预训练好的角色应用，比如小红书写手，英语翻译大师，苏格拉底，孔子，乔布斯，周报助手等。轻松满足你的各种聊天和应用需求。支持 OPenAI，Azure，文心一言，讯飞星火，清华 ChatGLM等多个大语言模型。支持 Midjourney / Stable Diffusion AI 绘画集成，开箱即用。支持使用个人微信二维码作为充值收费的支付渠道，无需企业支付通道。已集成支付宝支付功能，微信支付，支持多种会员套餐和点卡购买功能。集成插件 API 功能，可结合大语言模型的 function 功能开发各种强大的插件，已内置实现了微博热搜，今日头条，今日早报和 AI 绘画函数插件。ChatGPT-Plus功能截图：ChatGPT-PLUS全套完整的开源系统，前端应用和后台管理系统皆可开箱即用，基于 MIT 开源协议，集成支付系统，可以直接商用变现。

DiffusionGPT简介 DiffusionGPT，字节跳动开发的由LLM驱动文本生成图像多合一系统，专门设计用于为不同的输入提示生成高质量的图像。其主要目标是解析输入提示并确定产生最优结果的生成模型，该模型具有高泛化、高效用和方便的特点。DiffusionGPT的牛P之处在于它集成了多种领域的专家图像生成模型。然后使用LLM来对接这些图像生成模型，让LLM来处理和理解各种文本提示。最后根据理解的信息选择最合适的图像模型来生成图像。这样就和GPT 4一样，通过聊天画图...DiffusionGPT主要特点：1、多样化文本提示处理：DiffusionGPT 能够理解和处理各种类型的文本提示，包括具体的指令、抽象的灵感、复杂的假设等。2、集成多个领域专家模型：系统集成了多种领域的图像扩散模型，每个模型在其特定领域具有专业的图像生成能力。这类模型专注于特定领域的图像生成，比如自然景观、人物肖像、艺术作品等。这意味着系统不仅能够生成普通的图像，还能够处理更特定、更复杂的图像生成任务，比如特定风格或类型的图像。模仿特定艺术家的风格、漫画风格或摄影技术。3、大语言模型驱动：DiffusionGPT 使用大语言模型（LLM）来解析和理解用户输入的文本提示。这个过程类似于其他基于 LLM 的系统（如 GPT-4）处理文本的方式，但特别应用于理解用于图像生成的指令和描述。4、智能选择合适的图像模型：基于对文本提示的理解，DiffusionGPT 能够智能地选择最合适的图像生成模型来生成图像。这不仅包括选择正确的模型，还涉及调整生成参数以最好地满足用户的需求。5、输出高质量图像：通过精准地匹配文本提示与最佳生成模型，DiffusionGPT 能生成高质量、与用户需求高度吻合的图像。6、用户反馈与优势数据库：结合用户反馈和优势数据库，系统能够根据用户偏好调整模型选择，提升图像生成的相关性和质量。例如：在系统的早期使用中，用户可能提供对生成图像的反馈，比如“这张图片的颜色太暗了”。DiffusionGPT 利用这些反馈来调整其模型选择，使得未来的图像生成更符合用户的偏好。DiffusionGPT主要工作原理：1、输入解析：用户提供文本提示，如描述、指令或灵感。大型语言模型（LLM）负责解析这些文本提示，理解其含义和需求。2、思维树（Tree-of-Thought）构建：根据不同的图像生成任务，系统构建了一个“思维树”，这是一种组织不同图像生成模型的结构。思维树基于先验知识和人类反馈，涵盖了多种领域的专家级模型。3、模型选择：根据 LLM 解析的结果，系统通过思维树来确定最适合当前文本提示的图像生成模型。在选择过程中，可能还会考虑用户的偏好和历史反馈，这些信息存储在优势数据库中。4、图像生成：一旦选定了合适的模型，该模型就会被用来生成图像。生成的图像将与输入的文本提示紧密相关，并反映出用户的意图和偏好。5、结果输出：最终生成的图像会呈现给用户。这些图像可以是多样化的，包括但不限于具体描述的场景、概念艺术作品或符合特定风格的图像。6、用户反馈优化过程：用户对生成图像的反馈被用来丰富优势数据库，进而帮助系统更好地理解用户偏好，优化后续的模型选择和图像生成。DiffusionGPT 在生成人类和场景等类别的图像时展现了高度的真实性和细节。与基准模型（如 SD1.5）相比，DiffusionGPT 生成的图像在视觉保真度、捕捉细节方面有明显提升。DiffusionGPT 在图像奖励和美学评分方面的表现优于传统的稳定扩散模型。在进行图像生成质量的量化评估时，DiffusionGPT 展示了较高的评分，说明其生成的图像在质量和美学上更受青睐。

司马阅AI简介 司马阅(SmartRead)，是一款ai文档阅读分析工具，AI阅读神器，基于AI人工智能技术、智能文档技术，从复杂的文档中快速提取有效信息，且智能分析判断文档内容价值。司马阅通过聊天互动形式，与文档对话，提问即答案精准、灵活地获取关键信息及灵感，极大节省文档阅读和信息检索时间，高效应用于工作、学习场景，如读行业市场报告、产品手册、法律文档、论文文献、电子书等，效率翻百倍。司马阅应用场景:人人必备的AI智能文档助手，审核合同、分析报告、筛选简历、总结论文、提炼手册。司马阅功能特点：1、快速提取信息、智能分析司马阅能从复杂的文档中快速提取有效信息，且智能分析判断文档内容价值，真正把文档读懂、读准，从而提供使用价值。2、多文档、跨文档阅读总结司马阅通过跨文档分析功能，智能提炼不同文档之间的关联性和共同点，获取更全面的视角和深度理解，从而做出更明智的决策。迅速而准确地处理大量文档，帮助您节省宝贵的时间和精力，且发现隐藏的见解和机会。分析一份合同的风险保护倾向总结一个行业报告的发展趋势判断一份专业简历的技能水平提炼一个产品说明手册关键点司马阅，助力企业及个人进入AI时代，帮律师/商务人士分析合同的风险保护倾向，帮市场/研究人员总结行业报告的发展趋势，帮HR/团队管理者判断专业简历的技能水平，帮营销/产品人员提炼产品手册的关键卖点，帮学生/教师群体概括研究论文的核心要点。司马阅常见问题：1、司马阅是否可以免费使用？是的，司马阅基础功能永久免费开放给用户使用。目前每天免费100次提问（单文档50次+文档库50次），满足绝大部分办公人士、学习者日常使用。2、司马阅支持哪些文档？司马阅目前支持PDF文档上传(暂不支持扫描件)，以及纯文本粘贴(10000字)，比如你可以粘贴公众号文章文字、工作总结文字等。3、司马阅AI有哪些优势？国产AI文档阅读产品测评中，司马阅VS讯飞/网易/WPS/360旗下同类AI产品，有明显优势。 相关资讯： 司马阅再升级，明显领先国产AI文档同行！

HandRefiner简介 解决ai图像生成中手部畸形的问题 目前的图像生成模型，再生成图像方面已经非常出色，但在生成人类手部的图像时却常常出现问题，比如手指数量不对或者手形怪异。HandRefiner项目地址：https://github.com/wenquanlu/HandRefiner/HandRefiner论文地址：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner模型下载：https://huggingface.co/hr16/ControlNet-HandRefiner-prunedHandRefiner提出一种方法，在不改变图片其他部分的情况下，修正那些形状不正常的手部图像。 它采用条件修补方法来纠正畸形的手部，可以识别出手部的正确形状和手势，并将这些正确的信息重新应用到原始的错误手部图像上。HandRefiner主要特点：- 精确性：HandRefiner能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。- 保持一致性：在修正手部的同时，它保持图像其他部分的一致性，不会影响图像的整体质量。- 利用合成数据：研究中发现了ControlNet中的一个相变现象，这使得HandRefiner能够有效地利用合成数据进行训练，而不会受到真实手和合成手之间域差异的影响。这意味着HandRefiner还能学习很多不同的手的样子，这样无论手有多怪，它都能找到合适的方式来修正。- 适用性：尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务。比如这种方法也可以用来修正其他部分，比如脚或者耳朵。HandRefiner工作原理：1、手部识别与重建： 识别问题：首先，HandRefiner识别出生成图像中形状不正常的手部。重建手部：使用手部网格重建模型，HandRefiner根据人手应该有的样子重新画出一个正确的手。它能够重建出正确的手部形状和手势。这得益于模型基于正常手部的训练数据，即使是在畸形的手部图像中也能生成合理的重建结果。2、条件修补： 修补过程：HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，这个深度图包含了关于手部形状和位置的重要信息。集成与修正：然后，这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。HandRefiner会把这个重新画好的手放回原来的画作中，替换掉那个画错的手，但其他部分不动，保持原画的风格和内容。

Audio2Face简介 Audio2Face，一款由ai驱动的应用程序，通过语音生成富有表现力的3D面部动画。Audio2Face 简化了 3D 角色的动画，以匹配任何画外音轨道，无论您是为游戏、电影、实时数字助理制作角色动画，还是只是为了好玩。您可以将该应用程序用于交互式实时应用程序或作为传统的面部动画创作工具。Audio2Face是如何工作的？Omniverse Audio2Face 应用基于 NVIDIA Research 的原创论文。Audio2Face 预装了“数字标记”——一个 3D 角色模型，可以用您的音轨制作动画，因此入门很简单。只需选择您的音频并将其上传到应用程序中即可。该技术将音频输入输入到预先训练的深度神经网络中，网络的输出实时驱动角色的面部动画。用户可以选择编辑各种后处理参数以编辑角色的表演。然后，网络的输出驱动角色网格的 3D 顶点以创建面部动画。您在此页面上看到的结果大多是 Audio2Face 的原始输出，几乎没有编辑任何后期处理参数。Audio2Face 的实际应用：语言Audio2Face将能够轻松处理任何语言。我们会定期添加越来越多的语言。查看这些英语、法语、意大利语和俄语的测试。Misty 动画聊天机器人在 GTC Spring 2020 上展示的 Misty 是一个交互式天气机器人，在运行时由 Audio2Face 驱动。我们演示了从逼真的人类网格到风格化角色网格的重定向，以用作交互式服务代理。Omniverse 机械Audio2Face 在 GeForce 30 系列发布会上亮相，出现在 Omniverse Machinima 演示中。众所周知，面部动画非常复杂且成本高昂。Audio2Face 可自动执行详细的面部动画，使 3D 内容创建过程民主化。人脸Audio2Face可以使用任何对话驱动的音轨，并最终能够重新定位到任何3D人脸，无论是逼真的还是风格化的。观看此测试，我们将从 Digital Mark 重新定位到 Rain。实验角色生物和外星人此功能允许您重新定位和驱动奇幻生物和外星人的面部动画。在这里，我们有数字标记推动了外星人的性能。

DragGAN简介 近日，来自 Google 的研究人员与 Max Planck 信息学研究所和麻省理工学院 CSaiL 一起，发布了一个名为 DragGAN 的图像编辑工具。这是一个非常直观的图像编辑工具，用户只需要控制图像中的像素点和方向，就可以让图像变形。通过DragGAN，任何人都可以通过精确控制像素的位置来变形图像，从而操纵不同类别的姿势、形状、表情和布局。DragGANHugging Face地址:https://huggingface.co/papers/2305.10973DragGAN官方示例网址:https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/DragGANgithub网址:https://github.com/XingangPan/DragGAN DragGAN在producthunt网址：https://www.producthunt.com/posts/draggan

DuckDB-NSQL简介 DuckDB-NSQL，一个专门为DuckDB数据库设计的文本到SQL的模型，你可以使用自然语言说描述你的需求，它会自动转换成SQL代码，也就是可以使用自然语言来和你的数据库聊天。DuckDB-NSQL大大简化了数据库查询的过程，使得即使是不太懂SQL语言的用户也能轻松地与数据库进行交互和数据处理。DuckDB-NSQL-7B模型是基于大约200,000条合成生成并验证的DuckDB SQL查询以及来自Numbers Station的超过250,000条一般性文本到SQL问题训练而成的。DuckDB-NSQL不仅能生成有用的DuckDB代码片段，还能生成用于回答分析问题的SQL查询。Hugging Face：https://huggingface.co/spaces/motherduckdb/DuckDB-NSQL-7BDuckDB-NSQL主要特点：1、自然语言处理能力： 能够理解和处理自然语言输入，将用户用普通话语描述的数据查询需求转换成SQL查询代码。2、针对DuckDB优化： 专为DuckDB-NSQL数据库定制，能够充分利用DuckDB的特性和功能。3、高效的查询生成： 对于常见的数据查询任务，如创建表、选择数据、排序和过滤等，都能快速生成准确的SQL代码。4、用户友好的交互： 用户无需深入了解SQL语法，只需通过自然的语言描述就可以进行复杂的数据查询。5、文档式的查询指导： 模型知识覆盖DuckDB 0.9.2中记录的所有功能，包括官方扩展，类似于一个随时可用的文档查询工具。6、低延迟： 为了提供低延迟的SQL辅助特性，该模型采用了相对较小的模型大小，使得推理过程更快、成本更低。7、广泛的应用场景： 不仅能生成DuckDB-NSQL的代码片段，还能生成用于回答分析性问题的SQL查询。8、开源和易于访问： 模型权重在Hugging Face上完全公开，方便用户下载和使用。9、本地运行支持： 支持与llama.cpp一起在本地完全体验，提供了完整的本地运行指导。

MindSearch简介 MindSearch 是一个开源的 ai 搜索引擎框架，具有与 Perplexity.ai Pro 相同的性能。您可以轻松部署它来构建您自己的搜索引擎，可以使用闭源 LLM（如 GPT、Claude）或开源 LLM（如 InternLM2.5-7b-chat）。MindSearch特性：任何想知道的问题：MindSearch通过搜索解决你在生活中遇到的各种问题深度知识探索：MindSearch通过数百网页的浏览，提供更广泛、深层次的答案透明的解决方案路径：MindSearch 提供了思考路径、搜索关键词等完整的内容，提高回复的可信度和可用性。多种用户界面：为用户提供各种接口，包括React、Gradio、Streamlit 和本地调试。根据需要选择任意类型。动态图构建过程：MindSearch将用户查询分解为图中的子问题节点，并根据 WebSearcher 的搜索结果逐步扩展图。MindSearch 有什么新功能？具有大型语言模型的最强大的答案引擎之一（LLM ）。询问您想知道的一切：MindSearch旨在解决您生活中的任何问题并利用网络知识深入的知识发现：MindSearch浏览数百个网页来回答您的问题，提供更深更广的知识库答案详细解决路径：MindSearch 公开所有详细信息，允许用户检查他们想要的所有内容。这极大地提高了最终响应的可信度以及可用性多代理LLM框架：多个之间的无缝集成LLM代理，可在1分钟内实现300+网页浏览全部开源：每一段代码都是开源的，拥抱一种对新想法和贡献持开放态度的文化。部署您自己的答案引擎！优化UI体验：为用户提供各种接口，包括React、Streamlit、Terminal。根据您的需要选择任何类型与其他人工智能搜索引擎相比，基于 ChatGPT-Web、Perplexity.ai (Pro) 和 MindSearch 生成的响应的深度、广度和真实性来比较，更符合人类的偏好。 相关资讯： 10款开源AI搜索引擎项目合集