ailia-models
ailia-models 是一个专为 ailia SDK 打造的预训练 AI 模型库,汇集了超过 400 个涵盖视觉、语音、大语言模型及动作识别等领域的最先进模型。它主要解决了开发者在跨平台部署 AI 时面临的模型适配难、推理速度慢以及缺乏现成示例代码等痛点。
无论是需要在 Windows、macOS、Linux 上运行,还是希望将 AI 功能嵌入 iOS、Android、Jetson 甚至树莓派等边缘设备,ailia-models 都能提供开箱即用的支持。其核心亮点在于利用 Vulkan 和 Metal 技术实现高效的 GPU 加速推理,并针对特定模型进行了深度优化,从而在资源受限的设备上也能获得流畅体验。此外,该库还提供了丰富的示例代码,支持 C++、Python、Unity、Rust 等多种主流开发语言,大幅降低了从算法验证到产品落地的门槛。
这套工具非常适合希望快速构建高性能 AI 应用的软件工程师、嵌入式开发人员以及算法研究者。如果你正在寻找一个既能保证推理速度,又具备广泛硬件兼容性的模型解决方案,ailia-models 将是一个值得信赖的选择,帮助你轻松将前沿 AI 技术转化为实际生产力。
使用场景
一家智能健身镜初创团队需要在低功耗的 Android 设备上实时分析用户的深蹲、拳击等动作,以提供即时纠正反馈。
没有 ailia-models 时
- 模型适配困难:团队需手动将 PyTorch 训练的 ST-GCN 或 MARS 模型转换为推理格式,常因算子不支持导致导出失败,耗费数周调试。
- 端侧性能瓶颈:普通推理引擎无法利用 Android 设备的 Vulkan GPU 加速,导致视频流分析帧率低于 15 FPS,动作识别严重滞后。
- 缺乏现成示例:开发者需从零编写数据预处理和后处理代码,难以快速验证算法在真实摄像头画面中的效果。
- 跨平台部署复杂:若未来需扩展至 iOS 或 Raspberry Pi 版本,需重新适配整套推理后端,维护成本极高。
使用 ailia-models 后
- 开箱即用模型库:直接调用已验证优化的
st-gcn和mars模型,无需关心底层转换细节,半天即可完成集成。 - 高性能边缘推理:借助 ailia SDK 的 Vulkan 加速,在同等 Android 设备上实现 60+ FPS 的流畅识别,确保用户动作零延迟反馈。
- 完整示例指引:参考官方提供的 Python 和 Kotlin 示例代码,快速打通从摄像头采集到骨骼点分析的完整链路。
- 一次开发多端运行:同一套模型代码可无缝部署至 iOS(Metal 加速)或嵌入式开发板,大幅降低多产品线扩展成本。
ailia-models 通过提供预优化的高性能模型库,让开发者跳过繁琐的工程化陷阱,专注于核心业务逻辑的快速落地。
运行环境要求
- Windows
- macOS
- Linux
- iOS
- Android
- 非必需
- 支持通过 Vulkan (NVIDIA/AMD/Intel) 和 Metal (Apple) 进行 GPU 加速
- 未指定具体显存大小或 CUDA 版本要求(因主要使用 Vulkan/Metal 而非纯 CUDA)
未说明

快速开始
预先训练的、最先进的AI模型集合。
关于ailia SDK
ailia SDK 是一款跨平台、高速的AI推理SDK。它支持Windows、Mac、Linux、iOS、Android、Jetson和Raspberry Pi,并通过Vulkan和Metal实现GPU加速。提供C++、Python、Unity (C#)、Kotlin、Rust和Flutter等语言的绑定。
为什么选择ailia SDK
| ailia SDK | ONNX Runtime | |
|---|---|---|
| 通过Vulkan和Metal进行GPU推理 | ✓ | − |
| ailia语音/声音/LLM/分词器/跟踪器 | ✓ | − |
| 400+个经过验证的模型库及示例代码 | ✓ | − |
| 非操作系统/实时操作系统推理支持 | ✓ | − |
| Unity绑定和模型集合 | ✓ | △ |
| 模型特定优化 | ✓ | △ |
△ = 支持,但因通用实现而有所限制。
如何使用
立即在Google Colaboratory上试用。
如果您想在自己的电脑上尝试:
文档
支持的模型
截至2026年3月12日,共有403个模型。
最新更新
- 2026.03.12 添加depth_anything_v3、depth_pro
- 2026.03.06 添加depth_anything_v2
- 2026.03.04 添加gpt-sovits-v2-pro、bevformer、uniad
- 2026.03.02 添加g2pw、gpt-sovits-v1、v2、v3(中文)
- 2026.01.16 添加embeddinggemma
- 2025.12.30 添加demucs、latentsync
- 2025.12.26 添加sadtalker
- 2025.12.25 添加samurai、cotracker3(ailia SDK 1.6.1)
- 2025.12.21 添加silerovad v5、v6、v6_2
- 2025.12.17 添加sensevoice、cosyvoice2
- 2025.12.01 添加glass、mobilevlm、donut
更多信息请参阅我们的维基。
动作识别
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的ailia版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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va-cnn | 查看基于骨架的人类动作识别的自适应神经网络(VA) | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2017年3月 | |
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st-gcn | ST-GCN | Pytorch | 1.2.5及以上 | 2018年1月 | EN JP |
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mars | MARS:用于动作识别的运动增强RGB流 | Pytorch | 1.2.4及以上 | 2018年11月 | EN JP |
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ax_action_recognition | 实时动作识别 | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2019年3月 | |
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driver-action-recognition-adas | driver-action-recognition-adas-0002 | OpenVINO | 1.2.5及以上 | 2019年3月 | |
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action_clip | ActionCLIP | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2021年9月 |
异常检测
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的ailia版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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mahalanobisad | MahalanobisAD-pytorch | Pytorch | 1.2.9及以上 | 2020年5月 | |
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spade-pytorch | 基于深度金字塔对应关系的子图像异常检测 | Pytorch | 1.2.6及以上 | 2020年5月 | |
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padim | PaDiM-异常检测与定位-master | Pytorch | 1.2.6及以上 | 2020年11月 | EN JP |
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patchcore | PatchCore_anomaly_detection | Pytorch | 1.2.6及以上 | 2021年6月 | |
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glass | 工业异常检测与定位的统一异常合成策略——梯度上升法 | Pytorch | 1.2.14及以上 | 2024年7月 |
音频语言模型
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| qwen_audio | Qwen-Audio | Pytorch | 1.5.0 及更高版本 | 2023年11月 | 日文 |
音频处理
音频分类
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| crnn_audio_classification | crnn-audio-classification | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2019年3月 | 英文 日文 |
| audioset_tagging_cnn | PANNs: 大规模预训练音频神经网络用于音频模式识别 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2019年12月 | |
| transformer-cnn-emotion-recognition | 通过并行化 CNN 和 Transformer 编码器结合语音情感的空间与时间特征表示 | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2020年10月 | |
| microsoft clap | CLAP | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2022年6月 | |
| clap | CLAP | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2022年11月 | 日文 |
音乐增强
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| hifigan | HiFi-GAN | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2020年10月 | |
| deep music enhancer | 关于使用深度神经网络进行音乐带宽扩展的滤波器泛化研究 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2020年11月 |
音乐生成
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| pytorch_wavenet | pytorch_wavenet | Pytorch | 1.2.14 及更高版本 | 2016年9月 |
噪声 reduction
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| rnnoise | rnnoise | Keras | 1.2.15 及更高版本 | 2017年9月 | |
| voicefilter | VoiceFilter | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2018年10月 | 英文 日文 |
| unet_source_separation | source_separation | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2019年7月 | 英文 日文 |
| demucs | Demucs | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2019年9月 | |
| dtln | 双信号变换 LSTM 网络 | Tensorflow | 1.3.0 及更高版本 | 2020年5月 | |
| audiosep | AudioSep | Pytorch | 1.3.0 及更高版本 | 2023年8月 |
音素对齐
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| narabas | narabas: 日语音素强制对齐工具 | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2023年3月 |
音高检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| crepe | torchcrepe | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2018年2月 | 日文 |
说话人分离
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| pyannote-audio | Pyannote-audio | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2019年11月 | JP |
| auto_speech | AutoSpeech: 基于神经架构搜索的说话人识别 | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2020年5月 | EN JP |
| wespeaker | WeSpeaker | Onnxruntime | 1.2.9 及更高版本 | 2022年10月 |
语音转文本
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| deepspeech2 | deepspeech.pytorch | Pytorch | 1.2.2 及更高版本 | 2017年10月 | EN JP |
| whisper | Whisper | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年12月 | JP |
| reazon_speech | ReazonSpeech | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2023年1月 | |
| distil-whisper | Hugging Face - Distil-Whisper | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年11月 | |
| sensevoice | SenseVoice | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2024年7月 | JP |
| reazon_speech2 | ReazonSpeech2 | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2024年2月 | |
| kotoba-whisper | kotoba-whisper | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2024年4月 |
文本转语音
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| pytorch-dc-tts | 基于深度卷积网络和引导注意力机制的高效可训练文本转语音系统 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2017年10月 | EN JP |
| tacotron2 | Tacotron2 | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2018年2月 | JP |
| vall-e-x | VALL-E-X | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2023年3月 | JP |
| Bert-VITS2 | Bert-VITS2 | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年8月 | |
| gpt-sovits | GPT-SoVITS | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2024年2月 | JP |
| gpt-sovits-v2 | GPT-SoVITS | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2024年8月 | |
| cosyvoice2 | CosyVoice2 | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2024年12月 | |
| gpt-sovits-v3 | GPT-SoVITS | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2025年2月 | |
| gpt-sovits-v2-pro | GPT-SoVITS | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2025年6月 | JP |
语音活动检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| silero-vad | Silero VAD | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2020年12月 | JP |
语音转换
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| rvc | 基于检索的语音转换WebUI | Pytorch | 1.2.12及以上 | 2023年3月 | JP |
自动驾驶
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bevformer | BEVFormer | Pytorch | 1.6.1及以上 | 2022年3月 | JP |
| uniad | UniAD: 统一驾驶 | Pytorch | 1.6.1及以上 | 2022年12月 | JP |
背景去除
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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deep-image-matting | 深度图像抠图 | Keras | 1.2.3及以上 | 2017年3月 | EN JP |
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indexnet | 索引很重要:为深度图像抠图学习索引 | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2019年8月 | |
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U-2-Net | U^2-Net:通过嵌套U结构深入显著目标检测 | Pytorch | 1.2.2及以上 | 2020年5月 | EN JP |
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u2net-portrait-matting | U^2-Net - 人像抠图 | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2020年5月 | |
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u2net-human-seg | U^2-Net - 人体分割 | Pytorch | 1.2.4及以上 | 2020年5月 | |
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cascade_psp | CascadePSP | Pytorch | 1.2.9及以上 | 2020年5月 | |
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rembg | Rembg | Pytorch | 1.2.4及以上 | 2020年8月 | |
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gfm | 弥合合成与真实:迈向端到端深度图像抠图 | Pytorch | 1.2.10及以上 | 2020年10月 | |
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modnet | MODNet:实时无三通道图人像抠图 | Pytorch | 1.2.7及以上 | 2020年11月 | |
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background_matting_v2 | 实时高分辨率背景抠图 | Pytorch | 1.2.9及以上 | 2020年12月 | |
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dis_seg | 高度精确的二分图像分割 | Pytorch | 1.2.10及以上 | 2022年3月 |
人群计数
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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crowdcount-cascaded-mtl | 基于CNN的级联多任务学习: 高层先验与密度估计用于人群计数 (单张图像人群计数) |
Pytorch | 1.2.1及以上 | 2017年7月 | EN JP |
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c-3-framework | 人群计数代码框架(C^3-框架) | Pytorch | 1.2.5及以上 | 2019年7月 |
深度时尚
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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fashionai-key-points-detection | A Pytorch Implementation of Cascaded Pyramid Network for FashionAI Key Points Detection | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2018年6月 | |
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person-attributes-recognition-crossroad | person-attributes-recognition-crossroad-0230 | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2018年10月 | |
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clothing-detection | Clothing-Detection | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2019年6月 | EN JP |
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mmfashion | MMFashion | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2019年11月 | EN JP |
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mmfashion_tryon | MMFashion virtual try-on | Pytorch | 1.2.8 及更高版本 | 2019年11月 | |
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mmfashion_retrieval | MMFashion In-Shop Clothes Retrieval | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2019年11月 |
深度估计
扩散
文本转图像
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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latent-diffusion-txt2img | Latent Diffusion - txt2img | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2021年12月 | |
![]() |
stable-diffusion-txt2img | Stable Diffusion | Pytorch | 1.2.14 及更高版本 | 2022年8月 | JP |
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anything_v3 | Linaqruf/anything-v3.0 | Pytorch | 1.5.0 及更高版本 | 2022年11月 | |
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control_net | ControlNet | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2023年2月 | |
![]() |
latent-consistency-models | latent-consistency-models | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年10月 | |
![]() |
sd-turbo | Hugging Face - SD-Turbo | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年11月 | |
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sdxl-turbo | Hugging Face - SDXL-Turbo | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年11月 | |
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depth_anything_controlnet | DepthAnything | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2024年1月 | |
![]() |
latentsync | LatentSync | Pytorch | 1.4.0 及更高版本 | 2024年12月 |
文本转音频
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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riffusion | Riffusion | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2022年12月 |
其他
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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latent-diffusion-inpainting | Latent Diffusion - inpainting | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2021年12月 | |
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latent-diffusion-superresolution | Latent Diffusion - Super-resolution | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2021年12月 | |
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DA-CLIP | DA-CLIP | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年10月 | |
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marigold | Marigold: Repurposing Diffusion-Based Image Generators for Monocular Depth Estimation | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年12月 |
人脸检测
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 发布日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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mtcnn | mtcnn | Keras | 1.2.10 及更高版本 | 2016年4月 | |
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yolov1-face | YOLO-Face-detection | Darknet | 1.1.0 及更高版本 | 2017年3月 | |
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face-detection-adas | face-detection-adas-0001 | OpenVINO | 1.2.5 及更高版本 | 2018年10月 | |
![]() |
retinaface | RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild. | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2019年5月 | JP |
![]() |
blazeface | BlazeFace-PyTorch | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2019年7月 | EN JP |
![]() |
yolov3-face | Face detection using keras-yolov3 | Keras | 1.2.1 及更高版本 | 2019年12月 | |
![]() |
face-mask-detection | Face detection using keras-yolov3 | Keras | 1.2.1 及更高版本 | 2019年12月 | EN JP |
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dbface | DBFace : real-time, single-stage detector for face detection, with faster speed and higher accuracy |
Pytorch | 1.2.2 及更高版本 | 2020年3月 | |
![]() |
anime-face-detector | Anime Face Detector | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2021年10月 |
人脸识别
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 发布日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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facenet_pytorch | Face Recognition Using Pytorch | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2015年3月 | |
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insightface | InsightFace: 2D and 3D Face Analysis Project | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2017年9月 | |
![]() |
vggface2 | VGGFace2 Dataset for Face Recognition | Caffe | 1.1.0 及更高版本 | 2017年10月 | |
![]() |
arcface | pytorch implement of arcface | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2018年1月 | EN JP |
![]() |
cosface | Pytorch implementation of CosFace | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2018年1月 |
人脸比对
年龄性别估计
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
face_classification | 实时人脸检测与情绪/性别分类 | Keras | 1.1.0 及以上 | 2017年10月 | |
![]() |
age-gender-recognition-retail | age-gender-recognition-retail-0013 | OpenVINO | 1.2.5 及以上 | 2018年5月 | EN JP |
![]() |
mivolo | MiVOLO:用于年龄和性别估计的多输入Transformer | Pytorch | 1.2.13 及以上 | 2023年7月 | JP |
情绪识别
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
ferplus | FER+ | CNTK | 1.2.2 及以上 | 2016年8月 | |
![]() |
hsemotion | HSEmotion(高速人脸情绪识别)库 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2021年3月 |
凝视估计
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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gazeml | 基于TensorFlow的深度学习框架,用于训练高性能凝视估计模型 | TensorFlow | 1.2.0 及以上 | 2018年5月 | |
![]() |
mediapipe_iris | irislandmarks.pytorch | Pytorch | 1.2.2 及以上 | 2020年6月 | EN JP |
![]() |
gazelle | gazelle | Pytorch | 1.2.16 及以上 | 2024年12月 | JP |
![]() |
ax_gaze_estimation | ax 凝视估计 | Pytorch | 1.2.2 及以上 | EN JP |
头部姿态估计
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
hopenet | deep-head-pose | Pytorch | 1.2.2 及以上 | 2017年10月 | EN JP |
![]() |
6d_repnet | 用于无约束头部姿态估计的6D旋转表示(Pytorch) | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2022年2月 | |
![]() |
L2CS_Net | L2CS_Net | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2022年3月 | |
![]() |
6d_repnet_360 | 迈向鲁棒且无约束的全范围旋转头部姿态估计 | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2023年9月 |
关键点检测
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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face_alignment | 使用 PyTorch 构建的 2D 和 3D 面部对齐库 | PyTorch | 1.2.1 及以上 | 2017年3月 | EN JP |
![]() |
prnet | 结合位置图回归网络的联合 3D 面部重建与密集对齐 |
TensorFlow | 1.2.2 及以上 | 2018年3月 | |
![]() |
facemesh | facemesh.pytorch | PyTorch | 1.2.2 及以上 | 2019年7月 | EN JP |
![]() |
facial_feature | kaggle-facial-keypoints | PyTorch | 1.2.0 及以上 | 2019年10月 | |
![]() |
3ddfa | 迈向快速、准确且稳定的 3D 密集面部对齐 | PyTorch | 1.2.10 及以上 | 2020年9月 | |
![]() |
facemesh_v2 | MediaPipe 面部地标检测 | PyTorch | 1.2.9 及以上 | 2023年5月 | JP |
其他
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
face-anti-spoofing | 轻量级面部防欺骗 | PyTorch | 1.2.5 及以上 | 2020年7月 | EN JP |
![]() |
ax_facial_features | ax 面部特征 | PyTorch | 1.2.5 及以上 | EN |
面部修复
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
gfpgan | GFP-GAN:基于生成式面部先验的真实世界盲人面部修复 | PyTorch | 1.2.10 及以上 | 2021年1月 | JP |
![]() |
codeformer | CodeFormer:基于码本查找变换器的鲁棒盲人面部修复 | PyTorch | 1.2.9 及以上 | 2022年6月 |
面部换脸
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
deepfacelive | DeepFaceLive | ONNX Runtime | 1.2.10 及以上 | 2020年12月 | |
![]() |
sber-swap | SberSwap | PyTorch | 1.2.12 及以上 | 2022年2月 | JP |
![]() |
facefusion | FaceFusion | ONNX Runtime | 1.2.10 及以上 | 2023年8月 |
帧插值
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
cain | 视频帧插值中只需通道注意力机制 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2019年11月 | |
![]() |
rife | 用于视频帧插值的实时中间光流估计 | Pytorch | 1.2.13 及以上 | 2020年11月 | |
![]() |
flavr | FLAVR:适用于快速帧插值的光流无关视频表示 | Pytorch | 1.2.7 及以上 | 2020年12月 | EN JP |
![]() |
film | FILM:大运动场景下的帧插值 | Tensorflow | 1.2.10 及以上 | 2022年2月 |
生成对抗网络
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
pytorch-gan | PyTorch GAN Zoo 项目的代码仓库(用于训练此模型) | Pytorch | 1.2.4 及以上 | 2017年10月 | |
![]() |
lipgan | LipGAN | Keras | 1.2.15 及以上 | 2019年10月 | JP |
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council-gan | Council-GAN | Pytorch | 1.2.4 及以上 | 2019年11月 | |
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sam | 基于风格的回归模型进行年龄转换 | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2021年2月 | |
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encoder4editing | 为 StyleGAN 图像操作设计编码器 | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2021年2月 | |
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restyle-encoder | ReStyle | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2021年4月 | |
![]() |
SadTalker | SadTalker | Pytorch | 1.5.0 及以上 | 2022年11月 | |
![]() |
live_portrait | LivePortrait | Pytorch | 1.5.0 及以上 | 2024年7月 | JP |
手部检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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hand_detection_pytorch | hand-detection.PyTorch | Pytorch | 1.2.2 及以上 | 2019年3月 | |
![]() |
yolov3-hand | 使用 keras-yolov3 的人脸检测分支中的手部检测模块 | Keras | 1.2.1 及以上 | 2019年12月 | |
![]() |
blazepalm | MediaPipePyTorch | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2020年6月 |
手部识别
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
hand3d | ColorHandPose3D 网络 | TensorFlow | 1.2.5 及以上 | 2017年5月 | |
![]() |
v2v-posenet | V2V-PoseNet | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2017年11月 | |
![]() |
minimal-hand | Minimal Hand | TensorFlow | 1.2.8 及以上 | 2020年3月 | |
![]() |
blazehand | MediaPipePyTorch | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2020年6月 | EN JP |
![]() |
hands_segmentation_pytorch | hands-segmentation-pytorch | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2021年4月 |
图像描述生成
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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illustration2vec | Illustration2Vec | Caffe | 1.2.2 及以上 | 2015年11月 | |
![]() |
image_captioning_pytorch | Image Captioning pytorch | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2016年12月 | EN JP |
![]() |
blip2 | Hugging Face - BLIP-2 | Pytorch | 1.2.16 及以上 | 2023年1月 |
图像分类
CNN
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
alexnet | AlexNet PyTorch | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2012年9月 | |
![]() |
vgg16 | 非常深层的卷积网络用于大规模图像识别 | Keras | 1.1.0 及更高版本 | 2014年9月 | |
![]() |
googlenet | 通过卷积更深入地学习 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2014年9月 | |
![]() |
resnet18 | ResNet18 | Pytorch | 1.2.8 及更高版本 | 2015年12月 | |
![]() |
resnet50 | 用于图像识别的深度残差学习 | Chainer | 1.2.0 及更高版本 | 2015年12月 | |
![]() |
inceptionv3 | 重新思考计算机视觉中的 Inception 架构 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2015年12月 | JP |
![]() |
inceptionv4 | Keras Inception-V4 | Keras | 1.2.5 及更高版本 | 2016年2月 | |
![]() |
wide_resnet50 | Wide Resnet | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2016年5月 | |
![]() |
mobilenetv2 | MobileNet V2 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2018年1月 | |
![]() |
mobilenetv3 | MobileNet V3 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2019年5月 | |
![]() |
efficientnet | EfficientNet 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.3 及更高版本 | 2019年5月 | |
![]() |
efficientnetv2 | EfficientNetV2 | Pytorch | 1.2.4 及更高版本 | 2021年4月 | |
![]() |
imagenet21k | ImageNet21K | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2021年4月 | |
![]() |
mlp_mixer | MLP-Mixer | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021年5月 | |
![]() |
volo | VOLO:用于视觉识别的视觉观察者 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021年6月 | |
![]() |
convnext | ConvNeXt 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2022年1月 | |
![]() |
mobileone | MobileOne 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2022年6月 |
变压器
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
vit | Vision Transformer 的 PyTorch 重实现(一张图胜过 16x16 个词:大规模图像识别中的 Transformer) | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2020年10月 | EN JP |
![]() |
clip | CLIP | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021年2月 | EN JP |
![]() |
swin-transformer | Swin Transformer | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2021年3月 | |
![]() |
japanese-clip | Japanese-CLIP | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2022年5月 | |
![]() |
japanese-stable-clip-vit-l-16 | japanese-stable-clip-vit-l-16 | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2023年11月 | |
![]() |
clip-japanese-base | line-corporation/clip-japanese-base | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2024年4月 | |
![]() |
siglip2 | 具有改进语义理解、定位和密集特征的多语言视觉-语言编码器 | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2025年2月 | JP |
具体任务
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
weather-prediction-from-image | 基于图像的天气预测 - (图像的温暖感) | Keras | 1.2.5 及更高版本 | 2017年10月 | |
![]() |
partialconv | 用于填充和图像修复的局部卷积层 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2018年11月 |
图像修复
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
inpainting-with-partial-conv | pytorch-inpainting-with-partial-conv | PyTorch | 1.2.6 及更高版本 | 2018年4月 | EN JP |
![]() |
deepfillv2 | 带有门控卷积的自由形式图像修复 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2018年6月 | |
![]() |
inpainting_gmcnn | 通过生成式多列卷积神经网络进行图像修复 | TensorFlow | 1.2.6 及更高版本 | 2018年10月 | |
![]() |
3d-photo-inpainting | 使用上下文感知分层深度修复技术的 3D 摄影 | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2020年4月 | |
![]() |
lama | LaMa:基于傅里叶卷积的分辨率鲁棒性大掩码修复 | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2021年9月 |
图像处理
图像修复
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
nafnet | NAFNet: Nonlinear Activation Free Network for Image Restoration | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2022年3月 | JP |
图像分割
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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pytorch-fcn | pytorch-fcn | Pytorch | 1.3.0 及更高版本 | 2014年11月 | |
![]() |
pytorch-enet | PyTorch-ENet | Pytorch | 1.2.8 及更高版本 | 2016年6月 | |
![]() |
tusimple-DUC | TuSimple-DUC | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2017年2月 | |
![]() |
pytorch-unet | Pytorch-Unet | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2017年8月 | |
![]() |
deeplabv3 | Xception65 作为 DeepLab v3+ 的骨干网络 | Chainer | 1.2.0 及更高版本 | 2018年2月 | |
![]() |
pspnet-hair-segmentation | pytorch-hair-segmentation | Pytorch | 1.2.2 及更高版本 | 2018年11月 | |
![]() |
swiftnet | SwiftNet | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2019年3月 | |
![]() |
hrnet_segmentation | 高分辨率网络(HRNets)用于语义分割 | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2019年4月 | |
![]() |
hair_segmentation | 移动端头发分割 | Keras | 1.2.1 及更高版本 | 2019年7月 | |
![]() |
paddleseg | PaddleSeg | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019年8月 | EN JP |
![]() |
human_part_segmentation | 人体解析的自我修正 | Pytorch | 1.2.4 及更高版本 | 2019年10月 | EN JP |
![]() |
semantic-segmentation-mobilenet-v3 | 使用 MobileNetV3 进行语义分割 | TensorFlow | 1.2.5 及更高版本 | 2019年11月 | |
![]() |
suim | SUIM | Keras | 1.2.6 及更高版本 | 2020年4月 | |
![]() |
yet-another-anime-segmenter | 另一个动漫分割器 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2020年10月 | |
![]() |
dense_prediction_transformers | 用于密集预测的视觉Transformer | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2021年3月 | EN JP |
![]() |
group_vit | GroupViT | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年2月 | |
![]() |
pp_liteseg | PP-LiteSeg | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年4月 | |
![]() |
anime-segmentation | 动漫分割 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2022年8月 | |
![]() |
yolov8-seg | YOLOv8 | Pytorch | 1.2.14.1 及更高版本 | 2023年1月 | |
![]() |
segment-anything | Segment Anything | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年4月 | |
![]() |
grounded_sam | Grounded-SAM | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年4月 | |
![]() |
fast_sam | FastSAM | Pytorch | 1.2.14 及更高版本 | 2023年6月 | |
![]() |
mobile_sam | MobileSAM | Pytorch | 1.6.0 及更高版本 | 2023年6月 | |
![]() |
edge_sam | EdgeSAM | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2023年12月 | |
![]() |
segment-anything-2 | Segment Anything 2 | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2024年7月 | |
![]() |
yolov11-seg | Ultralytics YOLO11 | Pytorch | 1.2.14.1 及更高版本 | 2024年9月 |
地标分类
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
places365 | Places365-CNNs 发布 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2016年10月 | |
![]() |
landmarks_classifier_asia | Landmarks classifier_asia_V1.1 | TensorFlow Hub | 1.2.4 及以上 | 2020年4月 | EN JP |
线段检测
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
dexined | DexiNed:用于边缘检测的密集极端 Inception 网络 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2019年9月 | |
![]() |
mlsd | M-LSD:面向轻量级和实时线段检测 | TensorFlow | 1.2.8 及以上 | 2021年6月 | EN JP |
低光图像增强
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
agllnet | AGLLNet:注意力引导的低光图像增强(IJCV 2021) | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2019年8月 | EN JP |
![]() |
drbn_skf | DRBN SKF | Pytorch | 1.2.14 及以上 | 2023年4月 |
自然语言处理
Bert
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert | pytorch-pretrained-bert | Pytorch | 1.2.2 及以上 | 2018年10月 | EN JP |
| bert_maskedlm | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2018年10月 | |
| bert_question_answering | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2018年10月 |
嵌入
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| sentence_transformers_japanese | sentence transformers | Pytorch | 1.2.7 及以上 | 2019年8月 | JP |
| multilingual-e5 | multilingual-e5-base | Pytorch | 1.2.15 及以上 | 2022年12月 | JP |
| glucose | GLuCoSE(基于通用 Luke 的对比句子嵌入)-基础日语版 | Pytorch | 1.2.15 及以上 | 2023年7月 | |
| ruri-v3 | ruri-v3-310m | Pytorch | 1.2.13 及以上 | 2025年4月 | |
| embeddinggemma | EmbeddingGemma | Pytorch | 1.2.14 及以上 | 2025年9月 | JP |
错误纠正器
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert_insert_punctuation | bert-japanese | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2019年11月 | |
| bertjsc | bertjsc | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2023年3月 | |
| t5_whisper_medical | 使用 t5 进行医学术语纠错 | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 |
字素到音素转换
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| g2p_en | g2p_en | Pytorch | 1.2.14 及更高版本 | 2019年1月 | JP |
| g2pw | g2pW | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2022年3月 | |
| soundchoice-g2p | Hugging Face - speechbrain/soundchoice-g2p | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2022年7月 |
命名实体识别
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert_ner | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2018年10月 | |
| t5_base_japanese_ner | t5-japanese | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2021年3月 | |
| bert_ner_japanese | jurabi/bert-ner-japanese | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2023年3月 |
重排序器
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| cross_encoder_mmarco | jeffwan/mmarco-mMiniLMv2-L12-H384-v | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年9月 | JP |
| japanese-reranker-cross-encoder | hotchpotch/japanese-reranker-cross-encoder-large-v1 | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2024年4月 |
句子生成
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| gpt2 | GPT-2 | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019年2月 | |
| rinna_gpt2 | japanese-pretrained-models | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2021年4月 |
情感分析
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert_sentiment_analysis | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2018年10月 | |
| bert_tweets_sentiment | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2018年10月 |
摘要生成
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert_sum_ext | BERTSUMEXT | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019年5月 | |
| presumm | PreSumm | Pytorch | 1.2.8 及更高版本 | 2019年8月 | |
| t5_base_japanese_title_generation | t5-japanese | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2021年3月 | JP |
| t5_base_summarization | t5-japanese | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2021年3月 |
翻译
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| fugumt-en-ja | Fugu-Machine Translator | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2020年11月 | JP |
| fugumt-ja-en | Fugu-Machine Translator | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2020年11月 |
零样本分类
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert_zero_shot_classification | huggingface/transformers | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2018年10月 | |
| multilingual-minilmv2 | MoritzLaurer/multilingual-MiniLMv2-L12-mnli-xnli | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年6月 |
网络入侵检测
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| bert-network-packet-flow-header-payload | bert-network-packet-flow-header-payload | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2023年9月 | |
| falcon-adapter-network-packet | falcon-adapter-network-packet | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2023年9月 |
神经渲染
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
nerf | NeRF: 神经辐射场 | Tensorflow | 1.2.10 及更高版本 | 2020年3月 | EN JP |
![]() |
TripoSR | TripoSR | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2024年3月 |
不适宜内容检测器
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| clip-based-nsfw-detector | CLIP-based-NSFW-Detector | Keras | 1.2.10 及更高版本 | 2022年3月 | JP |
目标检测
CNN
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
yolov1-tiny | YOLO:实时目标检测 | Darknet | 1.1.0 及以上 | 2015年6月 | 日文 |
![]() |
yolov2 | YOLO:实时目标检测 | Pytorch | 1.2.0 及以上 | 2016年12月 | |
![]() |
yolov2-tiny | YOLO:实时目标检测 | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2016年12月 | |
![]() |
maskrcnn | Mask R-CNN:用于实例分割的实时神经网络 | Pytorch | 1.2.3 及以上 | 2017年3月 | |
![]() |
yolov3 | YOLO:实时目标检测 | ONNX Runtime | 1.2.1 及以上 | 2018年4月 | 英文 日文 |
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yolov3-tiny | YOLO:实时目标检测 | ONNX Runtime | 1.2.1 及以上 | 2018年4月 | |
![]() |
mobilenet_ssd | 基于 MobileNetV1、MobileNetV2 和 VGG 的 SSD/SSD-lite PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.1 及以上 | 2018年8月 | 英文 日文 |
![]() |
m2det | M2Det:基于多级特征金字塔网络的单次目标检测器 | Pytorch | 1.2.3 及以上 | 2018年11月 | 英文 日文 |
![]() |
centernet | CenterNet:以点表示物体 | Pytorch | 1.2.1 及以上 | 2019年4月 | 英文 日文 |
![]() |
yolact | You Only Look At CoefficienTs | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2019年4月 | |
![]() |
efficientdet | EfficientDet:可扩展且高效的对象检测,基于 PyTorch | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2019年11月 | |
![]() |
pedestrian_detection | 基于 YOLOv3 的行人检测:研究与应用 | Keras | 1.2.1 及以上 | 2020年3月 | |
![]() |
crowd_det | 拥挤场景中的目标检测 | Pytorch | 1.2.13 及以上 | 2020年3月 | |
![]() |
yolov4 | PyTorch-YOLOv4 | Pytorch | 1.2.4 及以上 | 2020年4月 | 英文 日文 |
![]() |
yolov4-tiny | PyTorch-YOLOv4 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2020年4月 | |
![]() |
yolov5 | yolov5 | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2020年5月 | 英文 日文 |
![]() |
poly_yolo | Poly YOLO | Keras | 1.2.6 及以上 | 2020年5月 | |
![]() |
nanodet | NanoDet | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2020年11月 | |
![]() |
yolor | yolor | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2021年5月 | |
![]() |
yolox | YOLOX | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2021年7月 | 英文 日文 |
![]() |
picodet | PP-PicoDet | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2021年11月 | |
![]() |
yolox-ti-lite | edgeai-yolox | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2021年12月 | |
![]() |
yolov7 | YOLOv7 | Pytorch | 1.2.7 及以上 | 2022年7月 | |
![]() |
fastest-det | FastestDet | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2022年7月 | |
![]() |
yolov | YOLOV | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2022年8月 | |
![]() |
yolov6 | YOLOV6 | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2022年9月 | |
![]() |
damo_yolo | DAMO-YOLO | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2022年11月 | |
![]() |
yolov8 | YOLOv8 | Pytorch | 1.2.14.1 及以上 | 2023年1月 | |
![]() |
yolox_body_head_hand_face | YOLOX-Body-Head-Hand-Face | Pytorch | 1.2.15 及以上 | 2024年1月 | |
![]() |
yolov9 | YOLOv9 | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2024年2月 | |
![]() |
yolov10 | YOLOv10 | Pytorch | 1.2.11 及以上 | 2024年5月 | |
![]() |
yolov11 | YOLOv11 | Pytorch | 1.2.14 及以上 | 2024年9月 | |
![]() |
yolov12 | YOLOv12 | Pytorch | 1.2.14 及以上 | 2025年2月 |
变压器
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
glip | GLIP | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2021年12月 | |
![]() |
dab-detr | DAB-DETR | Pytorch | 1.2.12 及更高版本 | 2022年1月 | |
![]() |
detic | 使用图像级监督检测两万个类别 | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年1月 | EN JP |
![]() |
groundingdino | Grounding DINO | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年3月 | JP |
![]() |
rt-detr-v2 | RT-DETR | Pytorch | 1.2.13 及更高版本 | 2024年7月 | JP |
特定目标
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
traffic-sign-detection | 交通标志检测 | Tensorflow | 1.2.10 及更高版本 | 2018年8月 | EN JP |
![]() |
sku110k-densedet | SKU110K-DenseDet | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2019年4月 | EN JP |
![]() |
footandball | FootAndBall:集成球员和球检测器 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2019年12月 | |
![]() |
qrcode_wechatqrcode | qrcode_wechatqrcode | Caffe | 1.2.15 及更高版本 | 2021年3月 | |
![]() |
mobile_object_localizer | mobile_object_localizer_v1 | TensorFlow Hub | 1.2.6 及更高版本 | 2021年6月 | EN JP |
![]() |
layout_parsing | unstructured-inference | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2022年12月 |
三维目标检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
3d_bbox | 利用深度学习和几何学进行 3D 边界框估计 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2016 年 12 月 | |
![]() |
d4lcn | D4LCN | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2019 年 12 月 | |
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egonet | EgoNet | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2020 年 11 月 | |
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mediapipe_objectron | MediaPipe Objectron | TensorFlow Lite | 1.2.5 及更高版本 | 2020 年 12 月 | |
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3d-object-detection.pytorch | 3d-object-detection.pytorch | Pytorch | 1.2.8 及更高版本 | 2021 年 2 月 | EN JP |
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did_m3d | DID M3D | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2022 年 7 月 |
目标跟踪
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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deepsort | 使用 PyTorch 的 Deep Sort | Pytorch | 1.2.3 及更高版本 | 2017 年 3 月 | EN JP |
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person_reid_baseline_pytorch | UTS-Person-reID-Practical | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2019 年 3 月 | |
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abd_net | 专注但多样的行人再识别 | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019 年 8 月 | |
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deepsort_vehicle | 多摄像头实时目标跟踪 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2020 年 5 月 | |
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qd-3dt | 单目准密集 3D 对象跟踪 | Pytorch | 1.2.11 及更高版本 | 2021 年 3 月 | |
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centroids-reid | 论质心在图像检索中的不合理有效性 | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021 年 4 月 | |
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siam-mot | SiamMOT | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021 年 5 月 | |
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bytetrack | ByteTrack | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2021 年 10 月 | EN JP |
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strong_sort | StrongSORT | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2022 年 2 月 | |
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samurai | SAMURAI:通过运动感知内存将 Segment Anything Model 适配到零样本视觉跟踪 | Pytorch | 1.6.1 及更高版本 | 2024 年 11 月 |
光流估计
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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raft | RAFT:用于光流估计的递归全对场变换 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2020 年 3 月 | EN JP |
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cotracker3 | CoTracker3:通过伪标签真实视频实现更简单、更好的点跟踪 | Pytorch | 1.6.1 及更高版本 | 2024 年 10 月 |
点云分割
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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pointnet_pytorch | PointNet.pytorch | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2016年12月 |
姿势估计
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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openpose | CVPR'17 实时多人姿态估计代码库(口头报告) | Caffe | 1.2.1 及更高版本 | 2016年11月 | |
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posenet | PoseNet Pytorch | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2017年1月 | |
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pose_resnet | 人体姿态估计与跟踪的简单基线 | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2018年4月 | EN JP |
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lightweight-human-pose-estimation | 在 PyTorch 中快速准确的人体姿态估计。 包含 “CPU 上的实时 2D 多人姿态估计:轻量级 OpenPose”论文的实现。 |
Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2018年11月 | EN JP |
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animalpose | MMPose - 2D 动物姿态估计 | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019年8月 | EN JP |
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efficientpose | EfficientPose 的代码库 | TensorFlow | 1.2.6 及更高版本 | 2020年4月 | |
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blazepose | MediaPipePyTorch | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2020年6月 | |
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mediapipe_holistic | MediaPipe Holistic | TensorFlow | 1.2.9 及更高版本 | 2020年12月 | |
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movenet | movenet 的代码库 | TensorFlow | 1.2.8 及更高版本 | 2021年5月 | EN JP |
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ap-10k | AP-10K | Pytorch | 1.2.4 及更高版本 | 2021年8月 | |
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e2pose | E2Pose | Tensorflow | 1.2.5 及更高版本 | 2022年10月 |
三维姿态估计
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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pose-hg-3d | 迈向野外环境下的三维人体姿态估计:一种弱监督方法 | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2017年4月 | |
![]() |
3d-pose-baseline | TensorFlow 中用于三维人体姿态估计的简单基线。 在 ICCV 17 上展示。 |
TensorFlow | 1.2.3 及以上 | 2017年5月 | |
![]() |
lightweight-human-pose-estimation-3d | PyTorch 中的实时多人三维姿态估计演示。 可使用 OpenVINO 后端在 CPU 上进行快速推理。 |
Pytorch | 1.2.1 及以上 | 2017年12月 | |
![]() |
3dmppe_posenet | “基于相机距离感知的自上而下方法,用于从单张 RGB 图像中进行多人三维姿态估计”的 PoseNet | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2019年7月 | |
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gast | 用于视频中三维人体姿态估计的图注意力时空卷积网络 (GAST-Net) | Pytorch | 1.2.7 及以上 | 2020年3月 | EN JP |
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blazepose-fullbody | MediaPipe | TensorFlow Lite | 1.2.5 及以上 | 2020年6月 | EN JP |
![]() |
mediapipe_pose_world_landmarks | MediaPipe 姿态的真实世界 3D 坐标 | TensorFlow Lite | 1.2.10 及以上 | 2022年6月 |
道路检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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road-segmentation-adas | road-segmentation-adas-0001 | OpenVINO | 1.2.5 及以上 | 2018年9月 | |
![]() |
codes-for-lane-detection | Codes-for-Lane-Detection | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2019年8月 | EN JP |
![]() |
ultra-fast-lane-detection | Ultra-Fast-Lane-Detection | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2020年4月 | |
![]() |
polylanenet | PolyLaneNet | Pytorch | 1.2.9 及以上 | 2020年4月 | |
![]() |
roneld | RONELD-Lane-Detection | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2020年10月 | |
![]() |
lstr | LSTR | Pytorch | 1.2.8 及以上 | 2020年11月 | |
![]() |
yolop | YOLOP | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2021年8月 | |
![]() |
cdnet | CDNet | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2022年2月 | |
![]() |
hybridnets | HybridNets | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2022年3月 |
旋转预测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
rotnet | 用于预测图像旋转角度以校正其方向的 CNN | Keras | 1.2.1 及以上 | 2018年3月 |
风格迁移
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
adain | 使用自适应实例归一化实现实时任意风格迁移 | Pytorch | 1.2.1 及更高版本 | 2017年3月 | EN JP |
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pix2pixHD | pix2pixHD:基于条件 GAN 的高分辨率图像合成与语义操控 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2017年11月 | |
![]() |
beauty_gan | BeautyGAN | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2018年7月 | |
![]() |
psgan | PSGAN:鲁棒姿态和表情的空间感知 GAN,用于可定制的化妆迁移 | Pytorch | 1.2.7 及更高版本 | 2019年9月 | |
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animeganv2 | AnimeGANv2 的 PyTorch 实现 | Pytorch | 1.2.5 及更高版本 | 2020年11月 | |
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EleGANt | EleGANt:精致且可局部编辑的 GAN,用于化妆迁移 | Pytorch | 1.2.15 及更高版本 | 2022年7月 |
超分辨率
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
srresnet | 使用生成对抗网络实现照片级真实感单幅图像超分辨率 | Pytorch | 1.2.0 及更高版本 | 2016年9月 | EN JP |
![]() |
edsr | 用于单幅图像超分辨率的增强深度残差网络 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2017年7月 | EN JP |
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han | 通过整体注意力网络实现单幅图像超分辨率 | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2020年8月 | |
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real-esrgan | Real-ESRGAN | Pytorch | 1.2.9 及更高版本 | 2021年7月 | JP |
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swinir | SwinIR:使用 Swin Transformer 进行图像修复 | Pytorch | 1.2.12 及更高版本 | 2021年8月 | |
![]() |
rcan-it | 重新审视 RCAN:改进的图像超分辨率训练方法 | Pytorch | 1.2.10 及更高版本 | 2022年1月 | |
![]() |
Hat | Hat | Pytorch | 1.2.6 及更高版本 | 2022年5月 | |
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SPAN | SPAN | Pytorch | 1.2.14 及更高版本 | 2023年11月 | JP |
文本检测
| 模型 | 参考文献 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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east | EAST:高效准确的场景文本检测器 | TensorFlow | 1.2.6 及更高版本 | 2017年4月 | |
![]() |
pixel_link | Pixel-Link | TensorFlow | 1.2.6 及更高版本 | 2018年1月 | |
![]() |
craft_pytorch | CRAFT:面向文本检测的字符区域感知模型 | Pytorch | 1.2.2 及更高版本 | 2019年4月 |
文本识别
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
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etl | 日本字符分类 | Keras | 1.1.0 及以上 | 1973年 | JP |
![]() |
crnn.pytorch | 卷积循环神经网络 | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2015年7月 | |
![]() |
deep-text-recognition-benchmark | 深度文本识别基准 | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2019年4月 | |
![]() |
easyocr | 支持80多种语言的即用型OCR | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2020年4月 | |
![]() |
paddleocr | PaddleOCR:基于飞桨的强大多语言OCR工具包 | Pytorch | 1.2.6 及以上 | 2020年9月 | EN JP |
![]() |
donut | Donut | Pytorch | 1.2.16 及以上 | 2021年11月 | |
![]() |
ndlocr_text_recognition | NDL OCR | Pytorch | 1.2.5 及以上 | 2022年4月 | |
![]() |
paddleocr_v3 | PaddleOCR:基于飞桨的强大多语言OCR工具包 | Pytorch | 1.2.17 及以上 | 2022年6月 | JP |
时间序列预测
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| informer2020 | Informer:超越高效Transformer的长序列时间序列预测(AAAI'21最佳论文) | Pytorch | 1.2.10 及以上 | 2020年12月 | |
| timesfm | TimesFM | Pytorch | 1.2.16 及以上 | 2023年10月 | JP |
车辆识别
| 模型 | 参考资料 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
vehicle-attributes-recognition-barrier | vehicle-attributes-recognition-barrier-0042 | OpenVINO | 1.2.5 及以上 | 2018年5月 | EN JP |
![]() |
vehicle-license-plate-detection-barrier | vehicle-license-plate-detection-barrier-0106 | OpenVINO | 1.2.5 及以上 | 2018年5月 |
视觉语言模型
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
![]() |
llava | LLaVA | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年4月 | JP |
![]() |
florence2 | Hugging Face - microsoft/Florence-2-base | Pytorch | 1.2.16 及更高版本 | 2023年11月 | JP |
![]() |
mobilevlm | MobileVLM | Pytorch | 1.5.0 及更高版本 | 2023年12月 | |
![]() |
llava-jp | LLaVA-JP | Pytorch | 1.5.0 及更高版本 | 2024年1月 | |
![]() |
qwen2_vl | Qwen2-VL | Pytorch | 1.5.0 及更高版本 | 2024年9月 | JP |
商业模型
| 模型 | 参考 | 导出自 | 支持的 Ailia 版本 | 日期 | 博客 |
|---|---|---|---|---|---|
| acculus-pose | Acculus, Inc. | Caffe | 1.2.3 及更高版本 | 2018年5月 |
其他平台
使用 ailia MODELS(Python)进行原型开发,然后部署到生产环境。
联系方式
常见问题
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