AI 研究技能与智能体

EarthJev

dBenf · 工具包

回答关于卫星图像块的类型化问题，使用 Sentinel-2 的全部 12 个波段，为每个选项返回概率，不生成文字。这是 Qwen3.5-0.8B 的微调版本，适合地球观测研究者。

ReFoCo

yuji-nozawa · 工具包

一篇研究论文的三种规模的预训练视觉 Transformer 检查点，论文研究如何训练注意力头去关注图像区域。适合提取图像特征和复现论文的研究人员。

Qwen-Image-Bench

Qwen · 工具包

名为 Q-Judger 的评审模型，对照提示词给 AI 生成的图像打分，涵盖五组标准，并以 JSON 回复。适合测试文生图模型的人。

2025-MBARI-Benthic-Supercategory-Object-Detector

FathomNet · 工具包

从名称判断，它在图像中找出海底物体的大类，由 FathomNet 为 yolov26 库发布。页面没有模型卡，所以在依赖它之前请先用你自己的图像测试。

GenFirst

ByteDance-Seed · 工具包

ByteDance-Seed 发布的研究权重，用于 VAE 与先验联合训练的图像生成器。涵盖类别条件和文生图采样，仅限非商业研究使用。

CADGenBench Leaderboard

HuggingAI4Engineering · 工具包

给把文字或图片描述变成有效 3D CAD 模型的 AI 系统排名，并为上传的 STEP 或 BREP 文件打分。适合 CAD 生成的研究者和工程师。

VLX-Seek-1.5-10B

omlab · 工具包

通过在候选区域中选择来找到并指出图像中的物体，目标不存在时回答 None。适合无人机、机器人和监控摄像头的视觉工作。

NV-Reason-CT

nvidia · 工具包

读取胸部和腹部 CT 体数据，撰写结构化放射报告、回答问题并说明推理过程。适合做 CT 图像分析的研究人员和开发者。

LeVJEPA 1.5 Large

galilai-group · 工具包

把视频片段和单张图片编码成特征向量，用约 5,300 小时视频做自监督训练。这是面向研究者的视频编码器，采用非商业许可。

MANTA-27B

gevaertlab · 工具包

根据文字或图像，一次性为医学问题的各个答案选项打分，不生成文字。这是斯坦福 Gevaert 实验室的研究模型，不是医疗器械。

Uniformer_image_demo

Sense-X · 工具包

一个 Gradio 演示，用 Sense-X 的 UniFormer 图像模型处理图片并给出类别，附带几张示例照片。适合想在浏览器里体验图像分类的学生和开发者。

BLIP

Salesforce · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Salesforce 的 BLIP 视觉与语言模型，仓库里有图像描述、检索和问答的训练脚本。适合处理图像和文字的研究者和开发者。

Image_generator

Sakil · 工具包

打开一个小型 Gradio 应用，标题指向图像生成。说明里没有列出模型，所以适合想试用并读简短代码的学习者和开发者。

Persian Image Captioning

MahsaShahidi · 工具包

在 Gradio 页面里用一个视觉模型和一个波斯语语言模型给图片写波斯语说明，里面带有三张示例图片。适合处理波斯语文本的学生和开发者。

Image_Retrieval

leopoldmaillard · 工具包

在一个小型度假照片集里找出与查询图片相似的图片，带有名为 naive、bovw 和 cnn 的三种已保存方法。适合学习图像检索的学生和开发者。

Vision Transformer (Small)

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的小型 Vision Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看它实际运行的学生和开发者。

Swin Transformers

keras-io · 工具包

你可以在 Gradio 页面里试用 keras-io 的 Swin Transformer 图像模型，里面带有示例图片。适合想看视觉 Transformer 实际运行的学生和开发者。

Semi-Supervised Contrastive Learning with SimCLR

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里运行 Keras 团队用 SimCLR 对比学习、只用少量标签训练的图像分类器，附带示例图片，适合机器学习学习者和研究人员。

Augmenting CNNs with attention-based aggregation

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用在 ImageNette 上训练的、带注意力聚合的 CNN，显示图像分类器决定背后的注意力图，适合机器学习学习者和研究人员。

Integrated Gradients

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用积分梯度方法显示图片的哪些部分推动了模型的预测，附带一张大象照片可以试，适合机器学习学习者和研究人员。