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　　创建类似OpenAI o1 的推理链 模型被要求使用至少 3 种不同的方法得出答案✿★✿，并探索多种可能性✿★✿，确保模型能够正确地解决问题✿★✿。 这种策略帮助 Llama-3.1 在 Strawberry 问题上的准确率从 0% 提升至 70%✿★✿。 用户也可以看到每一步推理过程的标题和内容✿★✿，帮助理解模型的推理逻辑✿★✿。

　　模型的每一步推理输出以 JSON 格式显示✿★✿，包括标题✿★✿、推理内容和下一步行动（继续或给出最终答案）✿★✿。

　　本项目是Modelscope-Sora挑战赛第五名参赛方案✿★✿，详细描述了数据筛选过程✿★✿、模型训练与推理步骤以及最终的评测方法wepoker官网登录✿★✿。经过视频场景切分✿★✿、视频片段筛选✿★✿、视频caption生成以及带caption的样本筛选✿★✿，最终得到41549个用于模型训练的视频样本✿★✿。使用CogVLM2-Video模型重新生成部分数据caption✿★✿，提升模型训练效果✿★✿。项目提供完整的代码和环境配置脚本✿★✿，可在最低24GB GPU上实现文生视频任务的学习及实验✿★✿。通过模型训练和推理✿★✿，生成了一系列高质量的文生视频✿★✿，并使用VBench平台对生成视频进行评测✿★✿。

　　RealisDance 是一种新方法✿★✿，可以增强现有可控角色动画方法的姿态控制✿★✿，实现鲁棒的生成✿★✿、平滑的运动和逼真的手部质量✿★✿。RealisDance 的架构包含两个阶段✿★✿：第一阶段使用 HAMER 估计手的运动lusirapp软件下载✿★✿，第二阶段使用神经网络将手部运动映射到 3D 手部模型✿★✿。该项目提供了快速开始指南✿★✿，包括设置环境✿★✿、准备预训练模型✿★✿、进行快速推理✿★✿、准备数据集✿★✿、训练 RealisDance 模型以及评估模型性能✿★✿。RealisDance 的代码基于 Open-Animate Anyone✿★✿、Moore-Animate Anyone 和 MusePose✿★✿，并提供了详细的说明和示例✿★✿。RealisDance 是一个开源项目✿★✿，可以用于学术研究和个人学习✿★✿，开发者鼓励用户使用该项目进行创造性的应用✿★✿，但对用户生成的内容不承担责任✿★✿。

　　Out of Focus是一款基于Gradio的AI图像处理工具✿★✿，允许用户通过提示语操控图像✿★✿，实现图像修改✿★✿。该工具使用扩散反转过程进行图像重建✿★✿，并建议使用至少15GB VRAM的GPU✿★✿，最好使用A100 GPU以获得最佳体验✿★✿。Out of Focus提供GitHub项目下载地址✿★✿，并提供详细的安装依赖项和运行Gradio演示的步骤✿★✿。用户可以通过Colab运行该工具✿★✿，需要确保使用GPU笔记本并启用A100或L4 GPU✿★✿。该工具还提供视频演示✿★✿，展示其功能和使用方法✿★✿。

　　StripeM-Inner是一个基于视频帧的细粒度视频理解模型✿★✿，它可以将视频分解成帧并进行分析✿★✿，从而更好地理解视频内容✿★✿。该模型利用了Transformer架构✿★✿，能够捕捉视频帧之间的时空关系✿★✿，从而实现更准确的视频理解✿★✿。StripeM-Inner在多个视频理解任务上取得了优异的性能✿★✿，包括动作识别✿★✿、视频分类和视频检索✿★✿。该模型的代码和预训练模型已开源✿★✿，方便研究者和开发者使用✿★✿。wepoker官网登录入口WePoker官网下载地址✿★✿。德州扑克✿★✿，微扑克官方网站✿★✿，