frame interpolation - 梅斯AI导航站

FramePack

FramePack 是一个渐进式生成视频的下一帧（下一帧部分）预测神经网络结构。 FramePack 将输入上下文压缩为恒定长度，以便生成工作量不受视频长度的影响。即使在笔记本电脑 GPU 上，FramePack 也可以使用 13B 模型处理大量帧。 FramePack 可以使用更大的批量大小进行训练，类似于图像扩散训练的批量大小。

Lovart

Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点：一、全链路设计和执行，一句话搞定以前的文生图工具，它们所提供的任务是“生成图片”这一环。而设计 Agent，则像一位“设计执行官”，覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。从意图拆解 → 任务链 → 最后成品，一句话全搞定。单次可以执行上

ViLAMP

ViLAMP（VIdeo-LAnguage Model with Mixed Precision）是蚂蚁集团和中国人民大学联合推出的视觉语言模型，专门用在高效处理长视频内容。基于混合精度策略，对视频中的关键帧保持高精度分析，显著降低计算成本提高处理效率。ViLAMP在多个视频理解基准测试中表现出色，在长视频理解任务中，展现出显著优势。ViLAMP能在单张A100 GPU上处理长达1万帧（约3小时）

crawl4ai

🚀🤖 Crawl4AI：开源 LLM 友好型网络爬虫和抓取工具。 Crawl4AI 是 GitHub 上排名第一的热门代码库，由充满活力的社区积极维护。它提供速度超快、AI 就绪的 Web 爬取功能，专为 LLM、AI 代理和数据管道量身定制。Crawl4AI 开源、灵活，专为实时性能而构建，为开发者提供无与伦比的速度、精度和部署便捷性。 ✨ 查看最新更新 v0.6.0 🎉 0.6.

Devstral

Devstral是Mistral AI和All Hands AI推出的专为软件工程任务设计的编程专用模型。Devstral在解决真实世界软件问题上表现出色，在SWE-Bench Verified基准测试中，得分46.8%大幅领先其他开源模型。Devstral支持处理复杂代码库中的上下文关系、识别组件间联系及发现细微的代码错误。Devstral轻量级，能在单个RTX 4090或32GB内存的Mac上

Eko

fellou开源智能体工作流框架，Eko 2.0 在不同复杂程度上始终表现优异：简单任务：成功率为 95%（其他产品的成功率为 80-90%）平均成功率：78%（其他产品成功率为 56-61%）中等复杂度：成功率为 76%（其他产品的成功率为 49-58%）困难任务：成功率为 70%（其他产品的成功率为 32-43%）这些数字背后隐藏着不可靠的自动化工具和企业真正可以依

Pixel Reasoner

视觉语言模型（VLM），基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作，如放大图像区域或选择视频帧，更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法，基于指令调优让模型熟悉视觉操作，用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩，显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R

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