Hugging Face 博客

摘要： 每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 🚀HACKATHON🚀 阅读全文

摘要： 本文介绍两个领先的图像分割神经网络模型: Mask2Former 和 OneFormer。相关模型已经在 🤗 Transformers 提供。🤗 Transformers 是一个开源库，提供了很多便捷的先进模型。在本文中，你也会学到各种图像分割任务的不同之处。 图像分割 图像分割任务旨在鉴别区分 阅读全文

摘要： 小伙伴们快看过来！这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。 这个工具托管在 Space 上，允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素: 一个带匹配算法的 Space，使用后台任务运行模型战斗。 一个包含结果的 Dataset。 一个获取匹配历史结果和显示模 阅读全文

摘要： 自从 Stable Diffusion 风靡全球以来，人们一直在寻求如何更好地控制生成过程的方法。ControlNet 提供了一个简单的迁移学习方法，能够允许用户在很大程度上自定义生成过程。通过 ControlNet，用户可以轻松地使用多种空间语义条件信息 (例如深度图、分割图、涂鸦图、关键点等) 阅读全文

摘要： 每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 游戏与机器学习 🕹️ Ma 阅读全文

摘要： 介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大，以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源，并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力，在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 阅读全文

摘要： 动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM)，如 GPT、T5 和 BERT，已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果。此外，还开始涉足其他领域，例如计算机视觉 (CV) (VIT、Stable Diffusion、LayoutLM) 和音频 (Whisp 阅读全文

摘要： 本文将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型，它支持一整套最先进的视觉语言模型，且已集成入 🤗 Transformers。 我们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视觉问答及基于聊天的提示这些应用场景。 简介 近年来，计算机视觉和自然语言处理领域各自都取得 阅读全文

摘要： 人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 阅读全文

摘要： 每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。 产品更新 🤗Space 应用支持使用模版了 只需点击几下，即可轻松构建、部署和共享你最喜 阅读全文