魔搭中文开源模型社区:模型即服务-视觉AI能力的开放现状及ModelScope实战(下)

本文涉及的产品
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 魔搭中文开源模型社区:模型即服务-视觉AI能力的开放现状及ModelScope实战

接下来,讲一讲多风格模型。用户输入的一张图可以有平面风格,立体风格,以及制作视频等等。除此之外,它还能将图片变成完整的3D卡通化视频。

 

image.png

 

接下来,讲一讲行业视觉的相关能力。由于高质量标注数据获取的成本极高,实际场景中存在大量已采集但未标记的领域数据。因此达摩院希望可以充分利用无标记数据,提升现有模型的精度。

 

image.png

 

达摩院将在ModelScope社区,持续开放视觉模型。给予开发者更全面、更专业、更畅快、更开放的模型,让开发者没有难用的视觉AI模型。给予用户更全面的模型品类、更专业的模型效果、更畅快的模型体验、更开放的社区体验。

 

相关文章
|
2月前
|
人工智能 Kubernetes API
Dify+DeepSeek实战教程!企业级 AI 文档库本地化部署,数据安全与智能检索我都要
接下来这篇文章,就打算用最接地气的方式,手把手带你从 0 到 1 搭建一套专属的本地知识库系统。无论你是想优化企业内部文档检索(不用担心敏感数据上传云端的风险),还是像我一样想为用户打造更智能的文档服务,都能跟着步骤一步步实现。咱们不卖关子,直接上干货
Dify+DeepSeek实战教程!企业级 AI 文档库本地化部署,数据安全与智能检索我都要
|
2月前
|
人工智能 搜索推荐 API
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营
4月24日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手阿里魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行大模型应用实战学生训练营——华东师范大学站圆满结营。
116 2
|
22天前
|
人工智能 Java API
Spring AI 实战|Spring AI入门之DeepSeek调用
本文介绍了Spring AI框架如何帮助Java开发者轻松集成和使用大模型API。文章从Spring AI的初探开始,探讨了其核心能力及应用场景,包括手动与自动发起请求、流式响应实现打字机效果,以及兼容不同AI服务(如DeepSeek、通义千问)的方法。同时,还详细讲解了如何在生产环境中添加监控以优化性能和成本管理。通过Spring AI,开发者可以简化大模型调用流程,降低复杂度,为企业智能应用开发提供强大支持。最后,文章展望了Spring AI在未来AI时代的重要作用,鼓励开发者积极拥抱这一技术变革。
549 71
Spring AI 实战|Spring AI入门之DeepSeek调用
|
1月前
|
人工智能 监控 JavaScript
MCP实战之Agent自主决策-让 AI玩转贪吃蛇
MCP服务器通过提供资源、工具、提示模板三大能力,推动AI实现多轮交互与实体操作。当前生态包含Manus、OpenManus等项目,阿里等企业积极合作,Cursor等工具已集成MCP市场。本文以贪吃蛇游戏为例,演示MCP Server实现流程:客户端连接服务端获取能力集,AI调用工具(如start_game、get_state)控制游戏,通过多轮交互实现动态操作,展示MCP在本地实践中的核心机制与挑战。
403 39
MCP实战之Agent自主决策-让 AI玩转贪吃蛇
|
14天前
|
人工智能 程序员 应用服务中间件
何谓AI编程建官网实战【01】AI编程企业官网建设实践-以优雅草星云智控为例-优雅草卓伊凡
何谓AI编程建官网实战【01】AI编程企业官网建设实践-以优雅草星云智控为例-优雅草卓伊凡
31 1
何谓AI编程建官网实战【01】AI编程企业官网建设实践-以优雅草星云智控为例-优雅草卓伊凡
|
22天前
|
人工智能 安全 Shell
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
Jupyter MCP服务器基于模型上下文协议(MCP),实现大型语言模型与Jupyter环境的无缝集成。它通过标准化接口,让AI模型安全访问和操作Jupyter核心组件,如内核、文件系统和终端。本文深入解析其技术架构、功能特性及部署方法。MCP服务器解决了传统AI模型缺乏实时上下文感知的问题,支持代码执行、变量状态获取、文件管理等功能,提升编程效率。同时,严格的权限控制确保了安全性。作为智能化交互工具,Jupyter MCP为动态计算环境与AI模型之间搭建了高效桥梁。
95 2
Jupyter MCP服务器部署实战:AI模型与Python环境无缝集成教程
|
15天前
|
人工智能 搜索推荐 算法
深度剖析:AI 建站的现状、局限与未来展望-AI编程建站实战系列预告优雅草卓伊凡
深度剖析:AI 建站的现状、局限与未来展望-AI编程建站实战系列预告优雅草卓伊凡
24 0
深度剖析:AI 建站的现状、局限与未来展望-AI编程建站实战系列预告优雅草卓伊凡
|
1月前
|
人工智能 并行计算 监控
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
本文详细介绍了在AMD硬件上构建大型语言模型(LLM)推理环境的全流程。以RX 7900XT为例,通过配置ROCm平台、部署Ollama及Open WebUI,实现高效本地化AI推理。尽管面临技术挑战,但凭借高性价比(如700欧元的RX 7900XT性能接近2200欧元的RTX 5090),AMD方案成为经济实用的选择。测试显示,不同规模模型的推理速度从9到74 tokens/秒不等,满足交互需求。随着ROCm不断完善,AMD生态将推动AI硬件多元化发展,为个人与小型组织提供低成本、低依赖的AI实践路径。
296 1
在AMD GPU上部署AI大模型:从ROCm环境搭建到Ollama本地推理实战指南
|
25天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案,通过模态特定处理与后期融合技术,在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块,有效保留结构和关系信息。相比传统方法,该方案显著提升了复杂查询的检索精度(+23%),并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比,为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。
228 0
多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Python+YOLO v8 实战:手把手教你打造专属 AI 视觉目标检测模型
本文介绍了如何使用 Python 和 YOLO v8 开发专属的 AI 视觉目标检测模型。首先讲解了 YOLO 的基本概念及其高效精准的特点,接着详细说明了环境搭建步骤,包括安装 Python、PyCharm 和 Ultralytics 库。随后引导读者加载预训练模型进行图片验证,并准备数据集以训练自定义模型。最后,展示了如何验证训练好的模型并提供示例代码。通过本文,你将学会从零开始打造自己的目标检测系统,满足实际场景需求。
301 0
Python+YOLO v8 实战:手把手教你打造专属 AI 视觉目标检测模型

热门文章

最新文章