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Repository Details

你是否曾经幻想过与自己的虚拟人交互?现在,使用PaddleAvatar,您可以将自己的图像、音频和视频转化为一个逼真的数字人视频,与其进行人机交互。 PaddleAvatar是一种基于PaddlePaddle深度学习框架的数字人生成工具,基于Paddle的许多套件,它可以将您的数字图像、音频和视频合成为一个逼真的数字人视频。除此之外,PaddleAvatar还支持进一步的开发,例如使用自然语言处理技术,将数字人视频转化为一个完整的人机交互系统,使得您能够与虚拟的自己进行真实的对话和互动。 使用PaddleAvatar,您可以将数字人视频用于各种场合,例如游戏、教育、虚拟现实等等。PaddleAvatar为您提供了一个自由创作的数字世界,让您的想象力得到了充分的释放!

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Digital Avatar Conversational System - Linly-Talker. 😄✨ Linly-Talker is an intelligent AI system that combines large language models (LLMs) with visual models to create a novel human-AI interaction method. 🤝🤖 It integrates various technologies like Whisper, Linly, Microsoft Speech Services, and SadTalker talking head generation system. 🌟🔬
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Pytorch-Image-Classification

用于pytorch的图像分类,包含多种模型方法,比如AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet等等,包含可完整运行的代码。除此之外,也有colab的在线运行代码,可以直接在colab在线运行查看结果。也可以迁移到自己的数据集进行迁移学习。
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YoloGesture

基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现),利用yolo进行手势识别的控制系统,最后利用streamlit进行了部署,可在线体验尝试https://kedreamix-yologesture.streamlit.app , huggingface也有https://huggingface.co/spaces/Kedreamix/YoloGesture ,除此之外,还可以将方法运用到其他数据集中,都可以完成目标检测任务,并且进行部署,一通百通
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MAE-for-CIFAR

MAE for CIFAR,由于可用资源有限,我们仅在 cifar10 上测试模型。我们主要想重现这样的结果:使用 MAE 预训练 ViT 可以比直接使用标签进行监督学习训练获得更好的结果。这应该是自我监督学习比监督学习更有效的数据的证据。
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YOLO-Object-Detection 集成多种yolo模型,作为一个模板进行目标检测
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在这里面我会记录一下我在机器学习中一步一步的路程,我一定会慢慢努力的哈哈
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30天吃掉那只 TensorFlow2.0
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