来自 Hugging Face 的 AI 项目

SenseNova-U1.5-8B-MoT-TailSteer

sensenova · 工具包

图像生成和编辑模型，连续多次编辑时更稳定，基于 SenseNova-U1.5-8B-MoT，加载步骤相同。适合反复编辑同一张图的设计师和研究者。

Jev-Omni

akhilaaa3 · 工具包

针对文字、图像、音频或视频提出的问题，对你列出的每个选项给出概率，而不是写一段解释。这是基于 Gemma 4 的 12B 分类器，适合需要带分数决策的开发者。

MiMo-V2.6-Flash-RL

XiaomiMiMo · 工具包

在同一个模型里处理文本、图像、视频和音频输入，上下文长达 1M token，适合长代码库和智能体运行。这是 XiaomiMiMo 推出的 311B 开放混合专家模型。

Bill Information Extraction

Theivaprakasham · 工具包

一个用在 sroie 上微调的 LayoutLMv3 模型，从账单或收据图片里提取信息的 Gradio 应用。适合想在浏览器里试用文档信息提取的开发者和学生。

Document Layout Detection

Theivaprakasham · 工具包

一个检测文档页面图片版式的 Gradio 应用，附带两张示例页面。适合想在浏览器里试用版式检测的开发者和学生。

Projected_gan

Stanford-CS236g · 工具包

一个基于 Projected GAN 模型的 Gradio 演示，模型用宝可梦图片训练，由 Stanford-CS236g 账号作为示例发布。适合想在浏览器里看生成式图像模型运行的学生。

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。

PaddleOCR

PaddlePaddle · 工具包

在 Gradio 页面里用 PaddleOCR 读出图片里多种语言的文字，带有中文、英文和日文示例图片。适合需要从照片或扫描件里取出文字的人。

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。

Vc

kuark · 工具包

运行一个捆绑了 CLIP 和 taming-transformers 项目的 Gradio 应用，指向图像方面的工作。说明里没有写它生成什么，所以适合想读代码的开发者。

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。

Super Resolution

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 超分辨率模型提高图片的分辨率，附带两张示例图片，适合摄影爱好者、学习者和开发者。

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。

RandAugment for Image Classification

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 模型演示 RandAugment 这种随机数据增强方法，用于图像分类，附带四张示例图片，适合机器学习学习者。

Pixel CNN MNIST

keras-io · 工具包

在 Gradio 页面里用 Keras 团队的 PixelCNN 模型生成手写数字风格的小图片，适合对图像生成好奇的机器学习学习者。

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。