8spAi系统

OOTDiffusion简介 OOTDiffusion：一个高度可控的虚拟服装试穿开源工具，可以根据不同性别和体型自动调整，和模特非常贴合。也可以根据自己的需求和偏好调整试穿效果，OOTDiffusion支持半身模型和全身模型两种模式。OOTDiffusionGitHub：https://github.com/levihsu/OOTDiffusionOOTDiffusion核心功能：OOTDiffusion基于潜在扩散模型技术，实现了高质量的服装图像生成和融合，确保试穿效果自然且逼真。OOTDiffusion支持两种模型虚拟试穿，一个是半身模型，专为上半身的服装试穿设计，适合T恤、衬衫等上身服装。另外一个是全身模型，支持全身的服装试穿，包括上身、下身和连衣裙等服装类型，用户可以根据需求选择适合的模型进行试穿。OOTDiffusion支持参数调整，你可以通过调整模型路径、服装路径、缩放比例和采样次数等参数来精细控制试穿的细节和效果，以满足不同的试穿需求。通过精心设计的算法，OOTDiffusion能够将选定的服装自然且逼真地融合到用户提供的模型图像中，无论是纹理、光影还是服装的自然摆动都能精确呈现。不过，试玩一下后，发现用OOTDiffusion自己的DEMO图片效果非常好，换了自已上传的素材，效果差很多，说明对人像位置体型，以及服装款式的要求还是比较高的。OOTDiffusion如何用？选择好性别、体型和右边的服装，然后点下面的RUN按钮，稍等十几秒就可以生成了。

CustomNet简介 CustomNet旨在更好地将指定物品的图片融合到新生成的图片中，并确保原物品的样式和纹理细节得以还原。这项技术给商品图融合带来了一线生机。在文本到图像的生成过程中，将自定义对象纳入图像生成是一个极具吸引力的功能。然而，现有的基于优化和基于编码器的方法都存在一些缺陷，如优化耗时长、标识保存不足以及复制粘贴效应普遍存在等。为了克服这些局限性，我们引入了 CustomNet，这是一种新颖的对象定制方法，它将三维新颖视图合成功能明确纳入对象定制流程。这种整合有助于调整空间位置关系和视角，在有效保留对象特征的同时产生多样化的输出。此外，我们还引入了微妙的设计，通过文本描述或特定的用户自定义图像实现位置控制和灵活的背景控制，克服了现有三维新颖视图合成方法的局限性。我们还进一步利用数据集构建管道，更好地处理现实世界中的物体和复杂背景。有了这些设计，我们的方法无需进行测试时间优化就能实现零镜头对象定制，同时提供对位置、视点和背景的控制。因此，我们的自定义网络可确保增强的身份保护，并生成多样、和谐的输出。CustomNet 能够在一个统一的框架内同时控制视角、位置和背景，从而在有效保留物体特征和纹理细节的同时，实现和谐的定制图像生成。背景生成可以通过文本描述（"生成 "分支）或提供特定的用户自定义图像（"合成 "分支）来控制。

FacePoke简介 FacePoke 是一个免费的建立在LivePortrait框架上的在线AI工具，专注于实时编辑人像的面部表情和头部位置。FacePoke利用先进的AI算法，让用户能够实时调整和操纵数字肖像中的面部特征和表情，赋予静态图像生动的动画效果，如眨眼、嘴部动作等。用户可以通过简单的点击操作，轻松改变数码肖像中的面部特征和表情。FacePoke利用AI技术，使得面部操控变得直观且高效。FacePoke使用步骤：上传肖像图像：用户首先需要上传一张清晰且正面的肖像照片，以确保最佳的编辑效果。调整面部特征：用户可以通过点击和拖动面部特征（如眉毛、嘴巴或眼睛）来调整其位置和形状。此外，还可以通过拖动下巴或额头来改变头部角度，从而创建不同的表情和方向。预览与下载：在完成调整后，用户可以预览编辑后的图像，并在满意时下载高分辨率版本。如何在本地安装和使用FacePoke？环境准备：确保您的计算机上安装了Python和相关的依赖库。FacePoke项目通常需要Python 3.8或更高版本。克隆项目：从GitHub上克隆FacePoke的代码库。您可以使用以下命令：git clone https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke.git cd FacePoke安装依赖：在项目目录中，使用pip安装所需的依赖库。运行以下命令：pip install -r requirements.txtDocker部署（可选）：如果您希望使用Docker进行部署，可以按照项目文档中的说明进行设置。确保您的计算机上已安装Docker，并根据提供的Dockerfile构建镜像。运行应用：完成依赖安装后，您可以通过以下命令启动FacePoke应用：python app.py这将启动一个本地服务器，您可以通过浏览器访问应用。使用FacePoke：在浏览器中打开应用后，您可以上传照片并开始调整面部特征和姿势。界面友好，易于操作。FacePoke开源项目地址：https://github.com/jbilcke-hf/FacePoke

IDM-VTON简介 IDM-VTON是一种先进的虚拟试穿技术，它通过结合视觉编码器和UNet模型来生成高质量的虚拟试穿图像，并且可以通过定制来进一步提高图像的一致性和真实性。IDM-VTON技术特点:高度真实感: 生成的试衣图像细节精细，提供接近现实的试衣体验。复杂背景处理: 在户外或背景复杂的场景中，准确展示衣物试穿效果，保持图像高质量。一致性保持: 在不同人物模型上展示同一件服装时，保持服装细节的一致性。纹理与图案精确再现: 特别擅长捕捉服装的纹理和图案，包括微小装饰。IDM-VTON应用场景:时尚零售: 提供便捷的试衣方式，增强用户体验。个性化服装设计: 为设计师提供新的展示和销售手段。在线试衣间: 为消费者提供虚拟试衣体验。增强现实（AR）试衣体验: 结合AR技术，提供沉浸式试衣体验。IDM-VTON技术优势:用户便利: 用户无需亲自试穿即可预览服装效果。零售商成本节约: 节省实体试衣间的成本，提供多样化试衣体验。设计师反馈: 设计师可以通过虚拟试衣快速获取反馈，优化设计。DM-VTON的定制过程是怎样的？IDM-VTON的定制过程涉及到对模型的微调，以适应特定的服装图像和人物图像。以下是定制IDM-VTON的一般步骤：1、数据准备：收集或准备一个包含服装图像和人物图像的数据集。这些图像应该具有高质量，并且服装图像应该包含复杂的图案和细节。确保数据集中的图像遵循特定的格式和结构，以便于模型的训练和推理。2、模型训练：使用IDM-VTON的训练代码，根据数据集进行模型训练。这通常涉及到设置训练参数，如学习率、批量大小、训练周期等。在训练过程中，模型会学习如何将服装图像映射到人物图像上，同时保持服装的细节和复杂图案。3、模型微调：根据需要，对模型进行微调。这可能包括调整模型的结构、超参数或者训练策略，以提高特定服装图像的生成质量。微调过程中，可以使用特定的服装图像和人物图像对来优化模型的性能。4、评估和优化：使用评估指标（如FID、SSIM、PSNR等）来衡量模型生成的图像质量。根据评估结果，进一步调整模型参数或训练策略，以提高模型的性能。5、部署和应用：将训练好的模型部署到实际应用中，如虚拟试穿系统。在实际应用中，用户可以上传自己的服装图像和人物图像，模型将生成虚拟试穿的图像。6、持续迭代：根据用户反馈和实际应用中的表现，持续迭代和优化模型。可能需要定期收集新的数据集，以适应新的服装样式和趋势。IDM-VTON项目信息项目地址: https://idm-vton.github.io/试玩地址: https://top.aibase.com/tool/idm-vton

Perplexica简介 Perplexica是一个开源的ai驱动搜索引擎，它提供了多种搜索模式，为用户提供更精准、更智能的搜索体验。这个搜索引擎受到Perplexity AI的启发，能够根据用户的需求调整搜索算法，以获得更相关的搜索结果。同时，Perplexica使用了先进的机器学习算法来优化其搜索功能。Perplexica支持本地部署的大型语言模型，如Llama3和Mixtral，并提供多种搜索模式，包括Copilot模式、普通模式和焦点模式，后者针对特定类型的问题提供精确答案。同时，Perplexica使用SearxNG作为元搜索引擎，确保获取最新信息，并支持图像和视频搜索。未来计划包括引入更多焦点模式、完善Copilot模式等。Perplexica功能特征：使用本地大型语言模型（LLMs）如Llama3和Mixtral。两种主要模式：Copilot模式（开发中）和普通模式。六种专注模式，包括全模式、写作助手模式、学术搜索模式、YouTube搜索模式、Wolfram Alpha搜索模式和Reddit搜索模式，根据用户需求调整搜索算法，以获得更相关的搜索结果。始终使用SearxNG获取最新信息，无需每日数据更新。支持图像和视频搜索。使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入技术，来精细化搜索结果。确保隐私保护，使用SearxNG作为当前性保障，避免每日数据更新的开销。计划中的功能包括完成Copilot模式、添加设置页面、支持本地LLMs、添加发现和历史保存功能、引入各种专注模式。Perplexica利用先进的机器学习算法优化搜索结果，并注重隐私保护。这个开源项目致力于成为全面、高效的搜索解决方案，满足用户对各种类型信息的需求，同时保护用户隐私并提供最新的搜索结果。

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。

WhisperFusion简介 WhisperFusion 建立在开源工具 WhisperLive 和 WhisperSpeech 的功能之上。WhisperFusion可以让你和ai聊天机器人进行超低延迟对话，同时它还整合了Mistral模型，增强对转录文本上下文的理解。使得WhisperFusion能更好地理解人说的每句话背后的意思。WhisperFusion 的主要功能：1、实时语音转文本：利用 OpenAI WhisperLive 进行转换将口语实时转换为文本，方便进行后续的处理和回应。2、整合大语言模型：通过加入 Mistral 这样的大语言模型，WhisperFusion 能够更好地理解转换成文字的语音内容，提高回应的准确性和相关性。3、性能优化：使用 TensorRT 技术对语言模型和 Whisper 进行了优化，确保了快速、高效的处理能力，特别是在实时语音转文本的应用中。4、推理加速：利用 torch.compile 对 WhisperSpeech 进行优化，通过即时编译（JIT）PyTorch 代码，进一步加快了处理速度，减少了延迟。5、易于使用：提供预构建的 Docker 容器，包含了所有必要的组件和模型，用户可以很容易地开始使用 WhisperFusion，体验其功能。了解WhisperLive和WhisperSpeech：WhisperLive 是 OpenAI 的 Whisper 的一个实时转录应用程序，它使用 OpenAI Whisper 模型将语音输入转换为文本输出。它可用于转录来自麦克风的实时音频输入和预先录制的音频文件。与依赖连续音频流的传统语音识别系统不同，我们使用语音活动检测 （VAD） 来检测语音的存在，并且仅在检测到语音时才将音频数据发送到 Whisper。这有助于减少发送到 Whisper 模型的数据量，并提高转录输出的准确性。查看我们的转录帖子和 WhisperLive 存储库了解更多详情。WhisperSpeech 是开源文本转语音技术领域的重大进步。该模型由 Collabora 开发，其重点是提供听起来自然的语音以改善沟通。其目的是创建一个具有多语言功能的适应性强且无缝集成的 TTS 模型。WhisperFusion通过使用 WhisperLive 和 WhisperSpeech 的快速处理能力以及低延迟的通信实现，您可以实现实时、高效、智能的通信。这种适应性可确保您的模式在业务扩展时保持领先一步，同时满足客户的需求，这是提供一流服务的标志。

码多多ChatWork知识库系统简介 码多多ChatWork知识库系统PHP源码版，基于前后端分离架构以及Vue3、uni-app、 ThinkPHP6.x、PostgreSQL、pgvector技术 栈开发，包含PC端，H5端。ChatWork⽀持 问答式和⽂档式知识库，能够导⼊txt、doc、 docx、pdf、md等多种格式⽂档。导⼊数据 完成向量化训练后，⽤户提问即可进⾏向量化 搜索，并且结合⼤语⾔模型进⾏ai回答，可以提升AI回答的专业性和实⽤性。码多多ChatWork知识库系统⽀持对外发布聊天⽹⻚窗⼝、iframe代码、js代 码以及API接⼝，拥有强⼤的第三⽅对接能⼒。适⽤于企业智能客服、企业智能⽂档、专 家顾问助理等多种企业级商⽤场景，具有较⼤的商业使⽤价值。