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MusicGen是什么？ MusicGen 是一个由Meta发布的开源 AI 音乐生成模型，可以根据你输入的描述文本生成新的音乐，也可以上传现有的音乐旋律作为参考。 MusicGen基于 Transformer 架构，可以高效处理音频和文本数据。测试表明，MusicGen 的性能可与 Google 的 MusicLM 媲美。 MusicGen可以做什么？ 文本提示音乐生成：MusicGen 可以根据文本提示生成新的音乐片段，这些提示可以选择性地与现有的旋律对齐。 高质量样本生成：通过使用高效的令牌交错模式和单阶段方法，MusicGen 可以生成高质量的音乐样本，无需复杂的级联模型。 如何使用MusicGen？ MusicGen在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen； 使用步骤如下： 打开：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen； 如下图所示，输入文本描述，即你想生产的音乐描述； 上传参考的音乐旋律，这是个可选项，也可以不上传； 点击下方的生成【Generate】按钮，等待几十秒即可生成音乐； 点击播放最右边生成的音乐，即可播放和下载。 另外，在操作下方，也提供了一些参考demo，点击即可体验。 相关资源链接 论文地址：Paper 谷歌实验室：Google Colab 源代码：Github 在线体验：Demo

MusicGen是什么？ MusicGen 是一个由Meta发布的开源 AI 音乐生成模型，可以根据你输入的描述文本生成新的音乐，也可以上传现有的音乐旋律作为参考。 MusicGen基于 Transformer 架构，可以高效处理音频和文本数据。测试表明，MusicGen 的性能可与 Google 的 MusicLM 媲美。 MusicGen可以做什么？ 文本提示音乐生成：MusicGen 可以根据文本提示生成新的音乐片段，这些提示可以选择性地与现有的旋律对齐。 高质量样本生成：通过使用高效的令牌交错模式和单阶段方法，MusicGen 可以生成高质量的音乐样本，无需复杂的级联模型。 如何使用MusicGen？ MusicGen在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen； 使用步骤如下： 打开：https://huggingface.co/spaces/facebook/MusicGen； 如下图所示，输入文本描述，即你想生产的音乐描述； 上传参考的音乐旋律，这是个可选项，也可以不上传； 点击下方的生成【Generate】按钮，等待几十秒即可生成音乐； 点击播放最右边生成的音乐，即可播放和下载。 另外，在操作下方，也提供了一些参考demo，点击即可体验。 相关资源链接 论文地址：Paper 谷歌实验室：Google Colab 源代码：Github 在线体验：Demo

MusicGen-简单可控的音乐生成模型
8个月前
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Code Llama是什么？ Code Llama是一种先进的大型语言模型（LLM），由Meta AI 推出，专门用于编码。它能够从代码和自然语言提示生成代码和关于代码的自然语言。Code Llama是基于Llama 2构建的，并提供三个模型：基础代码模型Code Llama、专门针对Python的Codel Llama，以及针对理解自然语言指令进行微调的Code Llama – Instruct。Code Llama在代码任务方面超越了现有的先进公开LLM，并且可免费用于研究和商业用途。 Code Llama 是 Llama 2 的代码专用版本，是通过在其特定于代码的数据集上进一步训练 Llama 2 来创建的，从同一数据集中采样更多数据的时间更长。从本质上讲，Code Llama 具有增强的编码功能，建立在 Llama 2 之上。它可以根据代码和自然语言提示生成代码和有关代码的自然语言（例如，“给我写一个输出斐波那契序列的函数。”）它还可用于代码完成和调试。它支持当今使用的许多最流行的语言，包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash。 详细介绍：ai.meta.com Code Llama GitHub：https://github.com/facebookresearch/codellama 下载 Code Llama 模型：https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/ 阅读研究论文：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ Code Llama可以做什么？ 生成代码: Code Llama可以使用文本提示生成代码，支持包括Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#和Bash等多种流行语言。 代码补全和调试: 它可以用于代码补全和调试，支持实时代码补全等低延迟任务。 特殊版本: 还有针对Python代码进一步微调的Code Llama – Python，以及通过指令微调和对齐的Code Llama – Instruct，以更好地理解人们对提示的期望。 如何使用Code Llama？ 现在，你就可以在 Perplexity 上免费体验 ：  labs.perplexity.ai 选择模型: Code Llama提供了三种大小的模型，分别具有7B、13B和34B参数，以满足不同的服务和延迟要求。 代码生成: 可以通过自然语言提示（例如“为我编写一个输出斐波那契序列的函数。”）生成代码。 代码补全: 具有填充中间（FIM）功能的7B和13B基础和指导模型可以插入现有代码中的代码，支持代码补全等任务。 遵守许可: 在使用Code Llama模型时，用户必须遵守许可和可接受使用政策。 Code Llama的目标是使开发人员的工作流程更高效，使他们能够专注于工作的最人性化方面，而不是重复任务。通过开放的方法，Code Llama有助于促进新技术的发展，改善人们的生活。

Code Llama是什么？ Code Llama是一种先进的大型语言模型（LLM），由Meta AI 推出，专门用于编码。它能够从代码和自然语言提示生成代码和关于代码的自然语言。Code Llama是基于Llama 2构建的，并提供三个模型：基础代码模型Code Llama、专门针对Python的Codel Llama，以及针对理解自然语言指令进行微调的Code Llama – Instruct。Code Llama在代码任务方面超越了现有的先进公开LLM，并且可免费用于研究和商业用途。 Code Llama 是 Llama 2 的代码专用版本，是通过在其特定于代码的数据集上进一步训练 Llama 2 来创建的，从同一数据集中采样更多数据的时间更长。从本质上讲，Code Llama 具有增强的编码功能，建立在 Llama 2 之上。它可以根据代码和自然语言提示生成代码和有关代码的自然语言（例如，“给我写一个输出斐波那契序列的函数。”）它还可用于代码完成和调试。它支持当今使用的许多最流行的语言，包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash。 详细介绍：ai.meta.com Code Llama GitHub：https://github.com/facebookresearch/codellama 下载 Code Llama 模型：https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/ 阅读研究论文：https://ai.meta.com/research/publications/code-llama-open-foundation-models-for-code/ Code Llama可以做什么？ 生成代码: Code Llama可以使用文本提示生成代码，支持包括Python、C++、Java、PHP、Typescript（Javascript）、C#和Bash等多种流行语言。 代码补全和调试: 它可以用于代码补全和调试，支持实时代码补全等低延迟任务。 特殊版本: 还有针对Python代码进一步微调的Code Llama – Python，以及通过指令微调和对齐的Code Llama – Instruct，以更好地理解人们对提示的期望。 如何使用Code Llama？ 现在，你就可以在 Perplexity 上免费体验 ：  labs.perplexity.ai 选择模型: Code Llama提供了三种大小的模型，分别具有7B、13B和34B参数，以满足不同的服务和延迟要求。 代码生成: 可以通过自然语言提示（例如“为我编写一个输出斐波那契序列的函数。”）生成代码。 代码补全: 具有填充中间（FIM）功能的7B和13B基础和指导模型可以插入现有代码中的代码，支持代码补全等任务。 遵守许可: 在使用Code Llama模型时，用户必须遵守许可和可接受使用政策。 Code Llama的目标是使开发人员的工作流程更高效，使他们能够专注于工作的最人性化方面，而不是重复任务。通过开放的方法，Code Llama有助于促进新技术的发展，改善人们的生活。

Code Llama： Meta AI 推出的免费可商用的AI编程利器
8个月前
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Imagine with Meta是由Meta发布的独立AI图像生成器，由自家的影像生成模型Emu 支援，可以根据使用者提供的自然语言描述来形成高画质图像，目前已在美国开放一般用户免费使用，每次提示会产生4 张图片提供使用选择。 Meta 指出，将在未来数周内开始为Imagine with Meta 添加不可见的浮水印，以提高AI 生成内容的透明度以及可追溯性，目前仅有一个可见的浮水印。Meta 表示，这些不可见的浮水印是由AI 模型生成，并可透过相应的模型检测到。不过目前并没有公布何时会公开这些检测模型。 Meta 指出，这些浮水印可以在图片被裁剪、调整大小、颜色变化（亮度、对比度等）、萤幕截图、图像压缩、噪点、贴纸覆盖等情况下仍然发挥功能。 Imagine with Meta官网：https://imagine.meta.com/ Imagine with Meta生成的图像示例：

Imagine with Meta是由Meta发布的独立AI图像生成器，由自家的影像生成模型Emu 支援，可以根据使用者提供的自然语言描述来形成高画质图像，目前已在美国开放一般用户免费使用，每次提示会产生4 张图片提供使用选择。 Meta 指出，将在未来数周内开始为Imagine with Meta 添加不可见的浮水印，以提高AI 生成内容的透明度以及可追溯性，目前仅有一个可见的浮水印。Meta 表示，这些不可见的浮水印是由AI 模型生成，并可透过相应的模型检测到。不过目前并没有公布何时会公开这些检测模型。 Meta 指出，这些浮水印可以在图片被裁剪、调整大小、颜色变化（亮度、对比度等）、萤幕截图、图像压缩、噪点、贴纸覆盖等情况下仍然发挥功能。 Imagine with Meta官网：https://imagine.meta.com/ Imagine with Meta生成的图像示例：

Imagine with Meta：Meta发布的独立AI图像生成器
8个月前
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Fairy是什么？ Fairy由Meta GenAI开发的用文本语言进行视频编辑的AI工具，你可以用简单的文字描述就对能视频进行风格转换（如将视频转换为梵高、漫画风格）、物体或角色变换（将视频中的物体或角色转换成其他形式）等编辑。 Fairy官方演示视频： 更多Fairy演示视频：https://fairy-video2video.github.io/supp/index.html Fairy可以做什么？ 物体或角色变换：Fairy可以将视频中的特定物体或角色转换成其他形式，例如将人物转换成木雕或金属骑士雕塑。这种编辑涉及到复杂的形状和纹理变化。 视频风格转换：Fairy能够将视频中的图像风格转换为不同的艺术风格，例如梵高或毕加索风格。这种转换不仅改变颜色和纹理，还保持视频的原始内容和结构。 长视频处理：由于Fairy的高效性和内存管理优势，它能够处理相对较长的视频，而不会遇到内存问题。 保留视频细节：在进行风格转换或物体变换时，Fairy能够保留视频中的重要细节，确保编辑后的视频仍然保持高质量和真实感。 时间连贯性：Fairy特别注重在编辑过程中保持视频的时间连贯性，确保从一帧到下一帧的过渡自然和流畅。 处理高效：Fairy不仅解决了以前模型的内存和处理速度限制，还通过独特的数据增强策略改善了时间一致性。Fairy能够在14秒内生成120帧的512×384视频（4秒时长，30 FPS），比之前的工作快至少44倍。 如何使用Fairy？ 项目地址：https://fairy-video2video.github.io 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.13834.pdf

Fairy是什么？ Fairy由Meta GenAI开发的用文本语言进行视频编辑的AI工具，你可以用简单的文字描述就对能视频进行风格转换（如将视频转换为梵高、漫画风格）、物体或角色变换（将视频中的物体或角色转换成其他形式）等编辑。 Fairy官方演示视频： 更多Fairy演示视频：https://fairy-video2video.github.io/supp/index.html Fairy可以做什么？ 物体或角色变换：Fairy可以将视频中的特定物体或角色转换成其他形式，例如将人物转换成木雕或金属骑士雕塑。这种编辑涉及到复杂的形状和纹理变化。 视频风格转换：Fairy能够将视频中的图像风格转换为不同的艺术风格，例如梵高或毕加索风格。这种转换不仅改变颜色和纹理，还保持视频的原始内容和结构。 长视频处理：由于Fairy的高效性和内存管理优势，它能够处理相对较长的视频，而不会遇到内存问题。 保留视频细节：在进行风格转换或物体变换时，Fairy能够保留视频中的重要细节，确保编辑后的视频仍然保持高质量和真实感。 时间连贯性：Fairy特别注重在编辑过程中保持视频的时间连贯性，确保从一帧到下一帧的过渡自然和流畅。 处理高效：Fairy不仅解决了以前模型的内存和处理速度限制，还通过独特的数据增强策略改善了时间一致性。Fairy能够在14秒内生成120帧的512×384视频（4秒时长，30 FPS），比之前的工作快至少44倍。 如何使用Fairy？ 项目地址：https://fairy-video2video.github.io 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.13834.pdf

Fairy：Meta开发的用语言指令进行视频编辑的AI工具
8个月前
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没有了