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TextBase简介 TextBase 是一款简单的框架，用于构建 ai 聊天机器人，它可以帮助开发人员快速搭建和优化聊天机器人。TextBase简单易用，自由可扩展，是聊天机器人开发的首选框架。Textbase的优点在于它简单易用。你只需要实现main.py中的on_message函数，Textbase就会负责其他所有事情。由于Textbase只是Python代码，所以你可以自由使用任何模型、库、向量数据库和API。TextBase 的简洁设计和强大功能，使其成为人工智能领域的新力量。TextBase 的自然语言处理能力出色，能够理解和生成人类语言，从而实现人机交互。此外，TextBase还可以通过机器学习技术不断提升自身的语言理解和应答能力。TextBase 的出现为 AI 聊天机器人的开发带来了新的可能。TextBase功能:简单的Python框架，只需实现on_message函数完全可自定义，可以使用任何模型和技术支持通过pip安装使用可以轻松部署到服务器未来可扩展性强，可集成更多模型

LabelU简介 LabelU是一个开源的数据标注工具，它可以帮助用户快速、准确、高效地对数据进行标注，从而提高机器学习模型的性能和质量。LabelU支持多种标注类型，包括标签分类、文本描述、拉框、多边形、点、线、立体框、时间戳、片段分割等。LabelU可以自由组合多样工具，无缝兼容多格式数据，同时支持载入预标注，加速数据标注效率，满足不同场景和需求的标注任务。LabelU主要特征：多功能图像注释工具：LabelU 提供了一套全面的图像标注工具，包括 2D 边界框、语义分割、折线和关键点。这些工具可以灵活解决物体检测、场景分析、图像识别、机器翻译等多种图像处理任务，帮助用户高效识别、注释和分析图像。强大的视频标注能力：在视频标注领域，LabelU展示了令人印象深刻的处理能力，支持视频分割、视频分类和视频信息提取。非常适合视频检索、视频摘要、动作识别等应用，使用户能够轻松处理长时长视频，准确提取关键信息，并支持复杂场景分析，为后续模型训练提供高质量的标注数据。高效的音频注释工具：音频注释工具是 LabelU 的另一个关键功能。这些工具具备高效、精准的音频分析能力，支持音频分割、音频分类、音频信息提取。通过可视化复杂的声音信息，LabelU 简化了音频数据处理工作流程，有助于开发更准确的模型。LabelU特征：简单：提供多种图像标注工具，通过简单的可视化配置即可进行标注。灵活性：多种工具可以自由组合，满足大多数图像、视频、音频标注需求。通用性：支持导出多种数据格式，包括JSON、COCO、MASK。LabelU注册与登录：在线版可通过“手机验证码”注册登录，也可使用“手机号/邮箱+密码”的方式注册登录。离线版账号信息存储在本地电脑，可通过用邮箱注册来进行登录。LabelU应用：用于自动驾驶的图像数据标注，从而训练车辆识别模型。对音频数据进行时间戳标注，提高语音识别或语音转文字的准确性。在医疗影像中，对CT扫描图像进行标注，进行辅助疾病诊断。LabelU作为一个综合数据标注平台，专为处理多模态数据而设计。它提供了一系列先进的注释工具和高效的工作流程，使用户可以更轻松地处理涉及图像、视频和音频的注释任务。 LabelU专为满足复杂数据分析和模型训练的需求而量身定制。

ComfyUI Portrait Master简体中文版简介 ComfyUI Portrait Master 肖像大师简体中文版，超详细参数设置!再也不用为不会写人像提示词发愁啦!重新优化为ison列表更方便自定义和扩展!已包含标准工作流和turbo工作流，大家快去玩!ComfyUI项目地址：https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/comfyui-portrait-master-zh-cnComfyUI系统教程：https://space.bilibili.com/484366804参数说明 | Parameters镜头类型：头像、肩部以上肖像、半身像、全身像、脸部肖像性别：女性、男性国籍_1：193个国家可选国籍_2：193个国家可选眼睛颜色：琥珀色、蓝色等8种面部表情：开心、伤心、生气、惊讶、害怕等24种脸型：椭圆形、圆形、梨形等12种发型：法式波波头、卷发波波头、不对称剪裁等20种头发颜色：金色、栗色、灰白混合色等9种灯光类型：柔和环境光、日落余晖、摄影棚灯光等32种灯光方向：上方、左侧、右下方等10种起始提示词：写在开头的提示词补充提示词：写在中间用于补充信息的提示词结束提示词：写在末尾的提示词提高照片真实感：可强化真实感负面提示词：新增负面提示词输出提示词合成顺序 | Prompt composition order起始提示词镜头类型 + 镜头权重国籍 + 性别 + 年龄眼睛颜色面部表情 + 面部表情权重脸型发型头发颜色头发蓬松度补充提示词皮肤细节皮肤毛孔皮肤瑕疵酒窝雀斑痣眼睛细节虹膜细节圆形虹膜圆形瞳孔面部对称性灯光类型 + 灯光方向结束提示词提高照片真实感自定义 | Customizations可将需要自定义增加的内容写到lists文件夹中对应的json文件里（如发型、表情等）使用建议 | Practical advice皮肤和眼睛细节等参数过高时可能会覆盖所选镜头的设置。在这种情况下，建议减小皮肤和眼睛的参数值，或者插入否定提示(closeup, close up, close-up:1.5)，并根据需要修改权重。安装 | Installcd custom_nodesgit clone https://github.com/ZHO-ZHO-ZHO/comfyui-portrait-master-zh-cn.git重启 ComfyUI

Teable简介 Teable 是一个基于 Postgres 构建的超快速、实时、专业、开发人员友好的无代码数据库。airtable替代品，类似操作电子表格一样创建复杂的企业级数据库应用，无需编写代码。Teable使用简单的、类似电子表格的界面来创建复杂的企业级数据库应用程序。通过无代码实现高效的应用程序开发，摆脱数据安全性和可扩展性的障碍。Teable特点：直观的界面：提供类似电子表格的界面，方便数据输入、编辑、排序、过滤、汇总等操作多样的视图：支持表格视图、表单视图、看板视图、日历视图等性能：基于 PostgreSQL 数据库，可以处理海量数据，并提供自动索引保证速度支持 SQL 语句，可以与其他工具无缝集成支持自建数据库，可以完全掌控自己的数据支持实时协作，方便团队成员共同编辑和管理数据支持扩展和自动化集成了 AI 能力，可以快速创建应用程序、分析数据、创建视图、执行操作等支持SQLite、PostgreSQL、MySQL、MariaDB、TiDB 等多种数据库类似电子表格的界面单元格编辑：直接单击并编辑单元格内的内容。公式支持：输入数学和逻辑公式以自动计算值。数据排序和过滤：根据一列或多列对数据进行排序；使用过滤器查看特定的数据行。聚合功能：自动汇总每列的统计数据，提供总和、平均值、计数、最大值和最小值等即时计算，以简化数据分析。数据格式化：格式化数字、日期等。分组：根据列值将行组织成可折叠的组，以便于数据分析和导航。冻结列：冻结表格的左列，以便它们在滚动时保持可见。导入/导出功能：导入和导出其他格式的数据，例如.csv、.xlsx。行样式和条件格式：根据特定条件自动更改行样式。 （即将推出）图表和可视化工具：从表格数据创建图表，例如条形图、饼图、折线图等（即将推出）数据验证：限制或验证输入到单元格中的数据。 （即将推出）撤消/重做：撤消或重做最近的更改。 （即将推出）评论和注释：将评论附加到行，为其他用户提供解释或反馈。 （即将推出）多个视图以最适合其特定任务的各种方式可视化数据并与数据交互。网格视图：表的默认视图，以类似电子表格的格式显示数据。表单视图：以表单格式输入数据，这对于收集数据很有用。看板视图：在看板中显示数据，这是列和卡中数据的可视化表示。日历视图：以日历格式显示数据，这对于跟踪日期和事件非常有用。 （即将推出）图库视图：以图库格式显示数据，这对于显示图像和其他媒体很有用。 （即将推出）甘特视图：以甘特图显示数据，这对于跟踪项目进度很有用。 （即将推出）时间线视图：以时间线格式显示数据，这对于跟踪一段时间内的事件很有用。 （即将推出）超快惊人的响应速度和数据容量百万数据轻松处理，筛选排序无压力自动数据库索引以获得最大速度支持一次性批量数据操作全功能 SQL 支持与您熟悉的软件无缝集成Metabase PowerBi 等 BI 工具...像 Appsmith 这样的无代码工具...使用原生 SQL 直接检索数据隐私第一尽管有云，您仍拥有自己的数据自带数据库（即将推出）实时协作专为团队设计无需刷新页面，数据实时更新无缝集成协作成员邀请和管理完善的权限管理机制，从表到列级别...从本质上讲，Teable 不仅仅是另一个无代码解决方案，它是对现代软件开发不断变化的需求的全面解决方案，确保每个人，无论其技术熟练程度如何，都拥有一个适合其需求的平台。

SupIR简介 SupIR是一个通过增加模型规模来提升图像修复能力的技术，SupIR能够根据文本提示进行智能修复，提高图像修复的质量和智能程度。SupIR是一种突破性的图像恢复方法，它利用了生成先验和模型放大的力量。利用多模态技术和先进的生成先验，SUPIR标志着智能和逼真的图像恢复的重大进步。作为 SUPIR 中的关键催化剂，模型缩放极大地增强了其功能，并展示了图像恢复的新潜力。SupIR的主要功能：图像修复和文本引导的修复，利用了模型放大、多模态技术和结果表明，SUPIR在各种图像修复任务和复杂处理场景中都有出色的表现，特别是在处理真实世界复杂场景中的能力令人印象深刻。SupIR还进行了用户定制和交互行为，用户可以通过简单的文本指令控制图像修复过程，为图像修复提供了新的交互维度。SupIR应用场景：景观图像修复通过图像修复让大自然栩栩如生，突出风景照片中的自然之美。人脸图像修复展现真实的表情 -- 增强每一个细节，使人像栩栩如生。动物图像修复绒毛和活力：在动物图像修复中将皮毛和魅力带入生活。建筑图像处理用现代技术振兴建筑遗产。游戏图像增强以惊人的清晰度和细节体验重制版游戏世界。电影重生与经典还原以原始的细节体验电影的黄金时代。复古照片修复重新发现过去 - 以生动的清晰和细节将历史带入生活。SupIR技术的应用将极大提升图像修复的效率和质量，为图像处理领域带来了新的突破和可能性。

StreamRAG简介 StreamRAG，一个视频搜索和流媒体代理工具，StreamRAG 使您能够在 ChatGPT 中与您的视频库聊天并观看视频流。StreamRAG能够在数百小时的视频内容中找到你输符合你需求的相关视频时刻，并立即返回一个视频剪辑，也就是说它能搜索视频内容的任意时刻。StreamRAG能够迅速浏览存储的大量视频资料，找到包含这些内容或主题的视频片段，并把这些片段展示给你，这样你就能直接观看到与你搜索内容相关的视频部分。StreamRAG有什么作用？StreamRAG允许用户上传视频，创建视频集合，并在这些视频中进行搜索，以获得实时的视频回应或编辑。此外，用户还可以将他们的视频集合发布到ChatGPT商店，以便他人搜索和使用。视频库创建： 上传多个视频以创建视频库或集合。视频搜索与回应： 在这些视频中搜索，能立即获得实时的视频响应或编译结果。GPTs发布： 在ChatGPT的GPT商店发布你的可搜索集合，这意味着您可以与更广泛的受众分享您丰富的视频内容，或者将其保留为个人专用或在选定的群组中。文本回答总结（RAG）： 接收总结性的摘要文本答案 （RAG）。视频关键洞察： 从特定视频中获得关键见解，例如“第31集的要点”。开源且易于使用：StreamRAG 是开源的，确保它可以访问和修改以满足您的所有需求。即使您不熟悉 ai 和视频数据库，StreamRAG 的设计也易于用户友好且易于实施。StreamRAG如何使用？1、获取 API 密钥：在 VideoDB 控制台上注册（前 50 次上传免费，没有 需要信用卡）。2、设置VIDEO_DB_API_KEY：在文件中输入您的密钥。env3、安装依赖项：在终端中运行。4、将集合上传到 VideoDB：在 中添加链接。upload.py5、在本地运行：使用 启动 flask 服务器。python app.py

MimicMotion简介 腾讯和上交大出的，MimicMotion可以生成任意长度、具有任何动作指导的高质量视频生成框架，可以生成细节丰富、逼真的人类动作视频，可以生成任意长度的视频内容，可以对视频内容进行精确控制，包括动作、姿势和视频风格等。类似阿里的通义舞王，但效果看起来比阿里通义舞王好很多，MimicMotion支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。近年来，生成式人工智能在图像生成领域取得了重大进展，催生了多种应用。然而，视频生成在可控性、视频长度、细节丰富度等各方面仍面临相当大的挑战，阻碍了该技术的应用和普及。在这项工作中，我们提出了一种可控视频生成框架，称为 MimicMotion，它可以在任何运动指导下生成任意长度的高质量视频。与以前的方法相比，我们的方法有几个亮点。首先，通过置信感知姿势指导，可以实现时间平滑性，从而可以通过大规模训练数据增强模型的连贯流畅。其次，基于姿态置信度的区域损失放大显着减轻了图像的失真，能够显著减少生成图像中的扭曲和变形。最后，为了生成流畅的长视频，提出了一种渐进式潜在融合策略。通过这种方式，能够在可接受的计算资源消耗下，实现任意长度视频的生成。通过大量的实验和用户研究，MimicMotion 在多个方面比阿里的通义舞王的方法有了明显的改进。MimicMotion代码：https://github.com/Tencent/MimicMotionMimicMotion ComfyUI版本：https://github.com/aiFSH/ComfyUI-MimicMotion

Unique3D简介 Unique3D 在 30 秒内从单视图野生图像生成高保真、多样化纹理网格，当然运行速度取决于你的硬件资源情况。Unique3D主要功能：高保真度生成：Unique3D 实现了最先进的生成保真度，可生成细致复杂的纹理和复杂的几何形状。这是通过多视图扩散模型来实现的，该模型生成正交多视图图像和相应的法线贴图。效率：框架效率高，能够在30秒内生成高保真3D网格。这种效率归功于快速前馈模型和称为 ISOMER 的即时网格重建算法的集成。一致性：Unique3D 通过使用多级升级流程逐步提高生成图像的分辨率，确保生成视图的一致性。 ISOMER 算法将颜色和几何先验集成到网格结果中，解决了先前方法中发现的不一致问题。通用性：该框架表现出很强的通用性，在各种不同风格的野生2D图像上表现良好。大量实验证明了这一点，这些实验表明 Unique3D 在保真度、几何细节和分辨率方面优于现有方法。多级升级策略：Unique3D采用多级升级策略来逐步增强生成图像的分辨率。这涉及微调多视图感知 ControlNet 并使用超分辨率模型来实现高分辨率输出。法线贴图预测：为了捕捉丰富的表面细节，Unique3D 使用法线扩散模型来预测与多视图彩色图像相对应的法线贴图。这提高了几何细节的准确性，尤其是边缘处。ExplicitTarget 优化：为了解决多视图不一致问题并细化几何细节，Unique3D 引入了 ExplicitTarget 优化。该方法为每个顶点分配唯一的优化目标，比传统方法更稳健地指导优化方向。Unique3D特征：在 30 秒内生成高保真纹理网格。5 天内仅使用 8 个 RTX4090 GPU 进行训练。利用多视图扩散模型和法线扩散模型来生成多视图图像和法线贴图。采用多级升级流程来提高分辨率。使用 ISOMER 进行即时且一致的网格重建。Unique3D由清华大学和AVAR Inc.的研究团队共同开发。Unique3D官网入口：Unique3D 在线使用：https://huggingface.co/spaces/Wuvin/Unique3DUnique3D 项目地址：https://wukailu.github.io/Unique3D/Unique3D Github：https://github.com/AiuniAI/Unique3D