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🙋魔搭ModelScope本期社区进展:

📟155个模型:FLUX.1系列、Gemma-2-2b、Kolors-Inpainting、stella_en_400M_v5等;

📁123个数据集:FineTome-100k、Open-Critic-GPT、Alpaca-CoT等;

🎨68个创新应用:DiffSynth 画板、FLUX文生图模型体验空间 等;

📄5篇文章:

  • 消费级显卡,17G显存,玩转图像生成模型FLUX.1!

  • Modelscope Agent实操(六):添加涂鸦作画能力到Modelscope-Agent中

  • 影视与游戏行业AI视频制作的第3步:为角色生成说话视频

  • 解锁开源模型高性能服务:SGLang Runtime 应用场景与实践

  • GraphRAG+Ollama,构建本地精准全局问答系统!

精选模型推荐

FLUX.1系列

由Stable Diffusion核心成员创立的Black Forest Labs推出的FLUX.1,是12B规格的全新文生图系列模型,能生成高分辨率的高质量图片。从模型架构上看,FLUX.1和SD3有很多相似之处,都是基于FlowingMatching调度的模型,都通过引入T5来增强prompt的依从性。而比较显著的区别在于:FLUX.1模型引入了一种叫DoubleStreamBlock的结构,具体来说在前几层layer中,采用了txt和img embedding独立过各自的transformer块,然后再拼到一起过统一的transformer块。

FLUX.1包括3个变体模型:FLUX.1-pro、FLUX.1-dev、FLUX.1-schnell,其中dev、schnell均开源。

模型链接:

FLUX.1-dev

https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/FLUX.1-dev

FLUX.1-schnell

https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/FLUX.1-schnell

fp8模型版本(社区开发者提供)

https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/flux-fp8

应用示例:

使用ComfyUI,在魔搭社区提供的免费GPU Notebook上,体验FLUX模型,详见教程文章

消费级显卡,17G显存,玩转图像生成模型FLUX.1!

Gemma-2-2b

Gemma 2 2B是 Google DeepMind推出的Gemma 2系列最新成员。这款轻量级模型通过蒸馏学习大型模型,实现了以小博大的卓越效果。Gemma 2 2B在Chatbot Arena的表现超越了所有GPT-3.5系列的模型,彰显了其在对话式人工智能领域的非凡能力。

模型链接:

gemma-2-2b

https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-2-2b

gemma-2-2b-it

https://www.modelscope.cn/models/LLM-Research/gemma-2-2b-it

示例代码:

# pip install accelerate
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AI-ModelScope/gemma-2-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "AI-ModelScope/gemma-2-2b",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

input_text = "who are you."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

数据集推荐

FineTome-100k

FineTome 数据集是 arcee-ai/The-Tome 的子集(没有 arcee-ai/qwen2-72b-magpie-en),使用 HuggingFaceFW/fineweb-edu-classifier 重新过滤。

数据集链接:

https://www.modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/FineTome-100k

Open-Critic-GPT

Open-Critic-GPT 数据集是一个合成数据集,用于训练模型识别和修复代码中的错误。该数据集是使用独特的合成数据管道生成的,该管道涉及:

  • 提示使用现有代码示例创建本地模型。

  • 在代码中引入 bug。在拥有模型的同时,从第一人称视角,找到错误并解释它们。

  • 通过在损坏的代码和工作代码的位置移动来操作数据,并从代码中删除 # bug// 和 # error// 注释。

数据集链接:

https://www.modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/Open-Critic-GPT

Alpaca-CoT

该存储库将持续收集各种指令调优数据集。我们将不同的数据集标准化为相同的格式,可以直接通过Alpaca模型的代码进行加载。

数据集链接:

https://www.modelscope.cn/datasets/swift/Alpaca-CoT

精选应用推荐

DiffSynth 画板

DiffSynth 画板提供了 Prompt 分区控制技术,可以通过创建图层精细地控制画面的每一部分,实现了“Prompt 即画笔”。

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体验直达:

https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/DiffSynth-Kolors-Painter

FLUX文生图模型体验空间

目前最强的开源文生图模型之一,在文字生成、复杂指令遵循和人手生成上具备优势。

体验直达:

https://www.modelscope.cn/studios/muse/flux_dev

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