该模型揭示了Vision Transformer (ViT) 在图像分割任务中的潜力，通过特定方法将ViT转化为高效的图像分割模型。

HVI-CIDNet是一种用于低光照图像增强的深度学习模型，基于新的HVI色彩空间设计。

ChronoDepth是基于视频扩散先验的时序一致视频深度学习方法，能够从视频中学习并预测深度信息。

基于LLaMA-3架构的8B参数未对齐测试版模型，提供多种量化版本以适应不同硬件需求

基于YOLO11n架构训练的灰度水下鱼类检测模型，采用半无监督学习技术

DUSt3R是一个用于从图像生成3D几何模型的深度学习模型，能够轻松实现几何3D视觉任务。

DUSt3R是一个用于从图像轻松实现几何3D视觉的模型，能够从单张或多张图像重建3D场景。

Depth Anything是一种深度估计模型，利用大规模无标记数据提升性能，适用于单目深度估计任务。

使用DINOv2作为骨干网络的DPT框架，用于深度估计任务。

该模型采用DINOv2作为骨干网络的DPT框架，专注于深度估计任务。

采用DINOv2作为骨干网络的DPT模型，用于深度估计任务。

采用DINOv2作为骨干网络的DPT模型，用于深度估计任务。

这是一个基于无监督SimCSE方法的日语句子嵌入模型，专门用于生成高质量的日语句子嵌入表示。

基于Bart-Large架构的摘要模型，专门用于将科研论文内容精准摘要为适合幻灯片展示的形式。

UMT5是基于mC4多语种语料库预训练的多语言文本生成模型，支持107种语言，采用UniMax采样策略优化语言平衡

基于mC4多语种语料库预训练的多语言文本生成模型，支持107种语言

基于mC4多语言语料库预训练的统一多语言T5模型，覆盖107种语言

通过自监督调优（SSTuning）训练的零样本文本分类模型，基于ALBERT-xxlarge-v2架构，可直接用于情感分析、主题分类等任务而无需微调。

基于sentence-transformers的零样本文本分类模型，通过隐式训练实现无需标注数据的文本分类

基于DeBERTa-v3架构的葡萄牙语零样本分类模型，适用于无需微调即可执行文本分类任务

这是一个基于ConGen框架的多语言句子嵌入模型，可将句子映射到768维向量空间，适用于语义搜索等任务。

这是一个基于RoBERTa架构的泰语句子相似度模型，能够将句子映射到768维的向量空间，适用于语义搜索等任务。

基于fastText词向量的实验性分类模型，支持零样本分类任务

这是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，能够将句子和段落映射到768维的向量空间，适用于句子相似度计算、语义搜索等任务。

基于ConGen的句子嵌入模型，能将句子映射到312维向量空间，适用于语义搜索等任务。

基于facebook/bart-large在CiteSum数据集上微调的文本摘要模型，专门用于生成科学文献的标题式摘要。

一个基于PyTorch的图像分类模型，用于检测图像中的异常情况。

基于VoxPopuli语料库的24.1k无标注英语数据预训练的Wav2Vec2基础模型，适用于语音识别任务。

SimeCSE_Vietnamese是基于SimCSE的越南语句嵌入模型，使用PhoBert作为预训练语言模型，适用于无标注和有标注数据。

中文GPT2-distil模型，基于CLUECorpusSmall数据集预训练，适用于中文文本生成任务

基于OSCAR西班牙语语料从头训练的GPT-2模型，支持西班牙语文本生成任务

基于TSDAE（Transformer-based Sequential Denoising Auto-Encoder）训练的化学领域BERT模型，专注于句子相似度任务

BiMeanVAE 是一个基于变分自编码器（VAE）的模型，主要用于文本摘要生成任务。

FlauBERT是一个基于大规模法语语料库训练的法语BERT模型，由法国国家科学研究中心开发。

这是一个基于零样本分类技术的模型，能够在不进行特定训练的情况下对文本进行分类。

SBERT-base-nli-v2 是一个基于变换器的句子嵌入模型，专门用于句子相似度计算和语义搜索任务。