🏵 #程序 | sniffagrammers - 图片转文本提示
🍥 简介:
sniffagrammers是一个使用Node.js或PHP编写的脚本,可以从Instagram网站抓取并保存特定用户上传的图片。这个脚本是为了方便那些喜欢看宠物照片的人,可以一次性获取他们关注的用户的所有图片。这个脚本不需要使用Instagram的API,只需要提供用户的ID即可。
要运行这个脚本,你需要一个可以执行Node.js或PHP的网络空间,或者你可以在你的电脑上运行。你还可以使用Crontab或crontaboo来定时运行这个脚本。运行后,你可以在浏览器中查看输出结果和保存的图片。
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🏵 #程序 | sniffagrammers - 图片转文本提示
🍥 简介:
sniffagrammers是一个使用Node.js或PHP编写的脚本,可以从Instagram网站抓取并保存特定用户上传的图片。这个脚本是为了方便那些喜欢看宠物照片的人,可以一次性获取他们关注的用户的所有图片。这个脚本不需要使用Instagram的API,只需要提供用户的ID即可。
要运行这个脚本,你需要一个可以执行Node.js或PHP的网络空间,或者你可以在你的电脑上运行。你还可以使用Crontab或crontaboo来定时运行这个脚本。运行后,你可以在浏览器中查看输出结果和保存的图片。
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🏵 #程序 | StableLM - 开源AI语言模型
🍥 简介:
StableLM是Stability AI开发的一系列开源语言模型,可以生成文本和代码,适用于各种下游应用。StableLM使用了基于The Pile的新数据集进行训练,该数据集包含了1.5万亿个token,是The Pile的三倍大小。StableLM目前提供了3B和7B参数的模型,未来还将推出15B到65B参数的模型。StableLM还对模型进行了微调,使用了五个最新的对话数据集,以提高对话能力。用户可以在GitHub上下载StableLM的基础模型和微调模型,也可以在Hugging Face上体验StableLM的对话演示。
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#SegmentandTrackAnything #视频 #开源
🏵 #程序 | Segment and Track Anything - 视频任意对象分割跟踪
🍥 简介:
Segment and Track Anything是一个开源项目,专注于视频中任意对象的分割和跟踪,使用自动或交互式的方法。主要算法包括SAM(Segment Anything Models)用于自动/交互式的关键帧分割,以及DeAOT(Decoupling features in Associating Objects with Transformers)(NeurIPS2022)用于高效的多对象跟踪和传播。SAM-Track流程能够通过SAM动态和自动地检测和分割新对象,而DeAOT则负责跟踪所有已识别的对象。
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🏵 #程序 | Segment and Track Anything - 视频任意对象分割跟踪
🍥 简介:
Segment and Track Anything是一个开源项目,专注于视频中任意对象的分割和跟踪,使用自动或交互式的方法。主要算法包括SAM(Segment Anything Models)用于自动/交互式的关键帧分割,以及DeAOT(Decoupling features in Associating Objects with Transformers)(NeurIPS2022)用于高效的多对象跟踪和传播。SAM-Track流程能够通过SAM动态和自动地检测和分割新对象,而DeAOT则负责跟踪所有已识别的对象。
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🏵 #程序 | vanilla-chatgpt - 无需服务器的ChatGPT客户端
🍥 简介:
vanilla-chatgpt 是一个使用纯 JavaScript 编写的最小化 ChatGPT 客户端,可以从本地或任何网络主机运行。该程序的目的是探索利用 ChatGPT 功能的最低要求,而无需服务器、框架或其他资源,只用原始的 HTML/CSS/JavaScript 编写一个完整的 ChatGPT 客户端。
提供了基本的对话功能,并对对话内容进行了一些增强,包括:优化输出格式、方便复制代码块和内容、导出对话为 markdown、语音识别和回答等,它是一个单一的 HTML 文件,可以直接从本地或 GitHub 源文件夹运行。
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🏵 #程序 | Amazon Bedrock - 利用FMs实现生成式AI
🍥 简介:
Amazon Bedrock是一种生成式AI服务,它提供了多种基础模型(FMs),包括多语言的文本生成模型Jurassic-2,对话和文本处理模型Claude,图像生成模型Stable Diffusion,以及Amazon自己的文本摘要、生成、分类、问答、信息抽取和搜索模型Titan。用户可以通过API来快速使用这些模型,无需管理基础设施。用户还可以使用自己的数据来私有定制FMs,提高模型的性能和适应性。用户可以使用AWS的工具和能力,如Amazon SageMaker,来轻松集成和部署这些模型到自己的应用中,实现可扩展、可靠和安全的生成式AI应用。
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🏵 #网站 | Optic AI or Not - 识别AI生成的图片
🍥 简介:
Optic AI or Not是一款能够识别图像是否由人工智能生成的免费应用。它支持上传图片或粘贴图片的URL,并支持JPEG、PNG、WEBP、GIF、TIFF和BMP格式,但要注意图片大小不能超过10MB。它可以快速准确地识别图像是否为AI生成,还可以告诉你可能使用了哪种绘图工具。其中,Stable Diffusion、MidJourney、DALL-E和GAN是目前最强、最真实的AI绘图工具。Optic AI or Not的准确度高达95%,可以在短短几秒钟内获得结果。它还提供了浏览器扩展功能,不过现在还是Beta测试版,需要注册申请才能使用。 Optic AI or Not 检测图片是否为AI生成,还告诉你可能使用了哪种绘图工具,准确度达95%。
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