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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

HiDiffusion简介 HiDiffusion大幅提升扩散模型的图像生成质速度提升6倍，由字节跳动的研究团队开发，HiDiffusion无需训练，只需要一行代码就可以提高 SD 生成图像的清晰度和生成速度。支持将图像生成的分辨率提高至4096×4096，同时将图像生成速度提升1.5至6倍。还能在高分辨率图像生成中将推理时间减少 40%-60%，支持所有 SD 模型同时也支持 SD 模型的下游模型，比如Playground。HiDiffusion功能特征：支持的模型： HiDiffusion 支持多种稳定扩散模型，包括 Stable Diffusion XL、Stable Diffusion XL Turbo、Stable Diffusion v2 和 Stable Diffusion v1。此外，它还支持基于这些模型的下游扩散模型，如 Ghibli-Diffusion 和 Playground 等。支持的任务： HiDiffusion 支持多种任务，包括文本到图像的生成、ControlNet 控制网络任务和Inpainting 图像修复。易于使用： 通过Huggface Diffusers库，使用 HiDiffusion 生成图像极为简单，只需添加一行代码即可。通过广泛的实验验证，HiDiffusion不仅解决了对象重复和高计算负荷的问题，还在生成高分辨率图像的任务上达到了前所未有的效果。HiDiffusion测试地址：https://huggingface.co/spaces/multimodalart/HiDiffusion

QAnything AI简介 QAnything ai是一个本地知识库问答系统，旨在支持多种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。您可以简单地删除任何格式的任何本地存储文件，并获得准确、快速和可靠的答案。QAnythingQAnything AI目前支持的格式包括：PDF、Word（doc/docx）、ppt、Markdown、Eml、TXT、图像（jpg、png等）、网页链接和更多即将推出的格式......QAnything AI功能：1、多种格式文档，一键上传处理支持一键上传多种格式文档，也支持网页内容获取。有效节约文档处理时间。无需对接QA、格式转换和人工整理文档全面支持PDF、Word(doc/docx)、PPT、TXT、图片、邮件（eml）格式文档和网页链接。具备答案溯源能力，用户可自主按照答案来源获取更多所需信息。2、智能寻找答案，团队协作新体验利用大模型能力快速理解提问者意图，从知识库中提取有效信息，辅助您更快速、更高效的阅读并理解文档，提高工作效率和准确性。智能文档问答可轻松实现知识归纳、构建、问答、推荐等，帮您精准获取有效信息支持聊天记录导入和导出，便于跨设备间的交流协作支持简体中文、繁体中文、英语、韩语、俄语等语言，便于开展国际团队协作3、创建专属知识库，让知识成为价值可根据不同内容领域、访问权限等创建多知识库，无需人工整理，即可拥有专属Ai助手，不断获取新知识。可利用不同知识库的上传文档差异实现访问权限控制，避免无关信息外泄。快速智能分析各类文档，提取文档摘要，帮助您快速实现全文通阅深入挖掘文档结构和细节，实现高效、准确信息识别和提取，帮助您更轻松地获取专业知识QAnything AI主要特点：数据安全，支持全程拔网线安装使用。跨语言QA支持，无论文档使用何种语言，中英文QA自由切换。支持海量数据QA，两阶段检索排名，解决大规模数据检索的降级问题;数据越多，性能越好。高性能生产级系统，可直接部署用于企业应用。人性化，无需繁琐配置，一键安装部署，即开即用。多知识库 QA支持选择多个知识库进行问答为什么要使用QAnything AI？数据安全:模型数据全在本地，可断网使用；确保对数据的控制，以及对隐私的保护。跨语种：可跨语种检索问答，尤其在中英跨语种领域适应海量数据：QAnything更适应于海量数据，随着数据量的增加，准确率越高。高性能：面向生产级别的性能优化，高并发，低延迟，低资源下即可运行使用。一键安装：不需要复杂配置，安装后即可快速使用，减少二次开发量。网易有道致力于提供全球领先的智能学习产品和服务。主要产品包括在线翻译工具、在线词典、语言学习平台和在线教育服务等。网易有道以其强大的技术实力和专业的语言学习经验，成为全球数百万用户的首选学习平台之一。

Open WebUI简介 Open WebUI，为大模型提供用户友好界面，支持 Ollama 并兼容 Openai API。特色有直观聊天界面、响应式设计。支持代码高亮、Markdown、LaTeX、RAG 集成、网页浏览、预设提示、RLHF 注释、模型管理、多模型和多模态、历史记录管理、语音输入、高级参数调整等。Open WebUI功能特征：直观的界面：我们的聊天界面从 ChatGPT 中汲取灵感，确保用户友好的体验。响应式设计：在桌面和移动设备上享受无缝体验。快速响应：享受快速响应的性能。轻松设置：使用 Docker 或 Kubernetes（kubectl、kustomize 或 helm）无缝安装，获得轻松的体验。代码语法高亮：使用我们的语法高亮功能增强代码可读性。完整的 Markdown 和 LaTeX 支持：通过全面的 Markdown 和 LaTeX 功能提升您的 LLM 体验，以丰富交互。本地 RAG 集成：通过开创性的检索增强生成 （RAG） 支持深入了解聊天交互的未来。此功能将文档交互无缝集成到您的聊天体验中。您可以将文档直接加载到聊天中或将文件添加到文档库中，使用提示符中的命令轻松访问它们。在 alpha 阶段，当我们积极改进和增强此功能以确保最佳性能和可靠性时，可能会偶尔出现问题。#网页浏览功能：使用命令后跟 URL 将网站无缝集成到您的聊天体验中。此功能允许您将 Web 内容直接合并到您的对话中，从而增强互动的丰富性和深度。#提示预设支持：使用聊天输入中的命令立即访问预设提示。毫不费力地加载预定义的对话启动器并加快您的交互速度。通过Open WebUI社区集成轻松导入提示。/RLHF 注释：通过竖起大拇指和竖起大拇指对消息进行评分来增强您的消息，从而促进创建用于人类反馈强化学习 （RLHF） 的数据集。利用您的消息来训练或微调模型，同时确保本地保存数据的机密性。对话标记：轻松分类和定位特定聊天，以便快速参考和简化数据收集。下载/删除模型：直接从 Web UI 轻松下载或删除模型。文件模型创建：通过直接从 Web UI 上传 GGUF 文件，轻松创建 Ollama 模型。简化流程，可选择从您的机器上传或从 Hugging Face 下载 GGUF 文件。多模式支持：在不同的聊天模式之间无缝切换，实现多样化的互动。多模态支持：与支持多模态交互的模型无缝交互，包括图像（例如 LLava）。模型文件生成器：通过 Web UI 轻松创建 Ollama 模型文件。创建和添加角色/代理，自定义聊天元素，并通过Open WebUI社区集成轻松导入模型文件。多模型对话：毫不费力地同时与各种模型互动，利用它们的独特优势获得最佳响应。通过并行利用一组不同的模型来增强您的体验。协作聊天：通过无缝编排群组对话，利用多个模型的集体智慧。使用该命令指定模型，从而在聊天界面中启用动态和多样化的对话。让自己沉浸在编织在聊天环境中的集体智慧中。@OpenAI API 集成：毫不费力地集成与 OpenAI 兼容的 API，以便与 Ollama 模型进行多功能对话。自定义 API 基本 URL 以链接到 LMStudio、Mistral、OpenRouter 等。再生历史访问：轻松重新访问和探索您的整个再生历史。聊天记录：轻松访问和管理您的对话记录。导入/导出聊天记录：无缝地将您的聊天数据移入和移出平台。语音输入支持：通过语音交互与您的模型互动;享受直接与模特交谈的便利。此外，探索在静音 3秒后自动发送语音输入的选项，以获得简化的体验。使用高级参数进行微调控制：通过调整温度等参数和定义系统提示来获得更深层次的控制，以根据您的特定偏好和需求定制对话。外部 Ollama 服务器连接：通过配置环境变量，无缝链接到托管在不同地址上的外部 Ollama 服务器。基于角色的访问控制 （RBAC）：使用受限权限确保安全访问;只有经过授权的个人才能访问您的 Ollama，并且为管理员保留独家模型创建/提取权限。后端反向代理支持：通过Open WebUI后端和Ollama之间的直接通信来增强安全性。此关键功能消除了通过 LAN 公开 Ollama 的需要。从 Web UI 向“/ollama/api”路由发出的请求从后端无缝重定向到 Ollama，从而增强了整体系统的安全性。持续更新：我们致力于通过定期更新和新功能来改进 Open WebUI。

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。

DreamTalk简介 DreamTalk，一个由清华大学、阿里巴巴和华中科大共同开发的一个基于扩散模型可以让人物照片说话，支持包括歌曲、多种语言的语音、嘈杂的音频在内的各种声音匹配让人物头像说话的框架。DreamTalk演示地址：https://dreamtalk-project.github.ioDreamTalk项目地址：https://dreamtalk-project.github.io/DreamTalk论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.09767DreamTalk使用场景：使用 DreamTalk 生成具有多样化语言和表情风格的说话人脸应用 DreamTalk 在影视制作中实现逼真的虚拟角色表情动作使用 DreamTalk 在人机交互场景中实现自然的面部表情和嘴唇运动DreamTalk功能：具体来说，DreamTalk 由三个关键组件组成：降噪网络、风格感知唇部专家和风格预测器。基于扩散的降噪网络能够在不同的表情中一致地合成高质量的音频驱动的面部运动。为了提高嘴唇动作的表现力和准确性，我们引入了一位具有风格意识的嘴唇专家，可以在注意说话风格的同时指导嘴唇同步。为了消除对表情参考视频或文本的需求，使用额外的基于扩散的样式预测器直接从音频中预测目标表情。1、去噪网络：这是核心组件之一，负责生成音频驱动的面部动作。去噪网络使用扩散模型来逐步去除噪声，从而生成清晰、高质量的面部表情。这个过程涉及从带有噪声的数据中逐步恢复出清晰的面部动作。2、风格感知的嘴唇专家：这个组件专注于提高嘴唇动作的表现力和准确性。它通过分析说话风格来引导嘴唇同步，确保生成的动画既自然又符合说话者的风格。3、风格预测器：为了消除对表情参考视频或文本的依赖，DreamTalk引入了一个基于扩散的风格预测器。这个预测器可以直接从音频预测目标表情，无需额外的表情参考视频或文本。4、音频和视频处理：处理音频输入，提取关键的音频特征，并将这些特征用于驱动面部动画。同时，它还能处理视频输入，以提取和模仿特定的表情和风格。5、数据和模型训练：为了实现这些功能，DreamTalk需要大量的数据来训练其模型，包括不同表情和说话风格的面部动画数据。通过这些数据，模型学习如何准确地生成与输入音频匹配的面部动作。DreamTalk可以利用强大的扩散模型有效地生成富有表现力的面孔，并减少对昂贵的风格参考的依赖。实验结果表明，DreamTalk能够生成具有不同说话风格的逼真的说话面孔，并实现准确的嘴唇动作，超越了现有的最先进的同类产品。DreamTalk不仅能够处理和生成它在训练过程中见过的面部类型和表情，还能有效处理和生成它之前未见过的、来自不同数据集的面部类型和表情。包括不同种族、年龄、性别的人物肖像，以及各种不同的表情和情绪。

GPT-SoVITS简介 GPT-SoVITS，一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG框架，只需1分钟语音即可训练一个自己的TTS模型。完美克隆你的声音！GPT-SoVITS完美适配中文，应该是目前中文支持比较好的模型。github发布地址：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITSGPT-SoVITS主要特点：1、零样本TTS： 输入5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。2、小样本 TTS： 只需 1 分钟的训练数据即可微调模型，以提高语音相似度和真实感。模仿出来的声音会更加接近原声，听起来更自然。跨语言支持： 使用与训练数据集不同的语言进行推理，目前支持英语、日语和中文。3、WebUI工具：集成工具包括语音伴奏分离、自动训练集分割、中文 ASR 和文本标注，帮助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。4、适用于不同操作系统： 项目可以在不同的操作系统上安装和运行，包括 Windows。5、预训练模型： 项目提供了一些已经训练好的模型，你可以直接下载使用。如何使用GPT-SoVITS？如果您是 Windows 用户（使用 win>=10 进行测试），您可以直接通过预压缩进行安装。只需下载预压缩，解压并双击 go-webui.bat 即可启动 GPT-SoVITS-WebUI。GPT-SoVITS是一款强大的语音克隆和文本到语音转换工具，它可以实现零样本和少样本的语音克隆，以及跨语言的文本到语音转换。它具有数据量少、质量高、灵活性强、易用性高等优点，可以应用于多种场景。如果你对GPT-SoVITS感兴趣，具体详细步骤，可以去项目开源网址上查看，哔哩哔哩上也有相应的教程。