5 полезных и интересных нейросетей на Hugging Face

Модель OmniAudio-2.6B от NexaAIDev — это аудио-языковая модель, предназначенная для обработки аудио и текста на устройствах с ограниченными ресурсами. Она объединяет функции распознавания речи и языковых моделей, обеспечивая высокую скорость и качество обработки.

Переходим в пространство OmniAudio, выбираем способ загрузки аудиофайла: запись с микрофона или готовый файл. Затем можно выбрать максимальное количество слов для ответа (от 50 до 200). Для запуска нажимаем на кнопку «Submit».

В зависимости от длины аудиофайла обработка займет около 10-40 секунд. На выходе получаем ответ на текст в аудио.

Модель позволяет решать большое количество задач. К примеру, это может быть ответ на голосовые сообщения пользователей. Также есть возможность анализировать записанные аудиофайлы и использовать ответ для дальнейшей обработки.

Модель TangoFlux от Declare-lab — это модель для генерации аудио из текста, которая может создавать аудиофайлы длительностью до 30 секунд. Она использует текстовые промты для генерации высококачественного аудио.

В пространстве TangoFlux слева можно ввести и изменить следующие параметры:

• текстовый промт (краткое или подробное описание желаемого результата на английском языке);

• количество шагов для генерации;

• соответствие заданному промту;

• длина аудиозаписи.

Справа отображается процесс обработки информации, примерное время для генерации, а затем уже и результат, который можно скачать.

Модель можно использовать для генерации фоновых звуков в совершенно разных сферах: рекламные ролики, игры и приложения, аудиокниги, подкасты и другие. Также видеоконтент в любой из областей может нуждаться в сопровождении фоновых звуков.

Модель Whisper-JAX от Sanchit Gandhi — это улучшенная версия модели Whisper от OpenAI, работающая на JAX. Она предназначена для быстрой и точной транскрипции аудио в текст.

Переходим на в пространство Whisper Jax и сверху выбираем, откуда будет поступать аудио: запись с микрофона, файл или ссылка на YouTube видео.

В зависимости от выбранного способа подгружаем исходный файл, затем нажимаем на кнопку «Submit». Справа будет отображаться расшифровка текста и время, затраченное на расшифровку. Учтите, что в моменты большой нагрузки ожидание может занять больше, чем обычно, так как файл находится в очереди на обработку.

Расшифровка текста из аудио уже имеет применение во многих областях: создание субтитров, транскрипция интервью, лекций и любых аудиозаписей с дальнейшей обработкой текста.

Модель MagicQuill от AI4Editing — это интеллектуальная интерактивная система для редактирования изображений, которая позволяет пользователям легко и точно вносить изменения в изображения. Система использует интуитивно понятные кисти для добавления, удаления и изменения цвета элементов, а также мультимодальную языковую модель для предсказания намерений пользователя в реальном времени. Это делает процесс редактирования более удобным и эффективным для пользователей всех уровней навыков.

Переходим в MagicQuill и загружаем фотографию. Затем выбираем нужную кисть, например, с цветом. Раскрашиваем то, что хотим изменить на фото, а после нажимаем на кнопку «Run».

В зависимости от нагрузки на сервера обработка займет от нескольких секунд до пары минут. Результат очень реалистичен и картинка выглядит естественно.

Также есть возможность добавить что-либо на фото. Выбираем нужную кисть и рисуем то, что хотим видеть на фото. Сверху есть текстовое описание, которое появляется с помощью ИИ. Если оно не совпадает с тем, что вы нарисовали, текст можно поменять вручную.

Модель значительно расширяет возможности в сфере редактирования фотографий, создании графики, обработки изображений, дизайнерских и обучающих целей.

Модель Manimator от HyperCluster — это инструмент на базе искусственного интеллекта, предназначенный для создания анимаций. Он преобразует научные статьи и математические концепции в наглядные и доступные видео, что делает сложные темы понятными для широкой аудитории.

В пространстве Manimator вводим текстовый промт, а затем нажимаем на кнопку «Generate Animation from Text».

Сама генерация занимает от пары до десяти минут в зависимости от тематики и написанного вами промта. В условиях простоты использования и получаемого результата ожидание того стоит.

Протестировав разные текстовые описания, я могу сделать несколько выводов.

• Тематика должна иметь способы визуального представления: диаграммы, формулы, текст, графические объекты.

• Широкие запросы по теме дают более короткие и общие результаты.

• Структурированные запросы с кратким описанием необходимых подтем дают более ожидаемые результаты.

Использование модели ограничивается более узким спектром применения, но очень полезна в обучении: наглядное объяснение всегда отлично дополняет устное разъяснение. Поэтому если вы связаны с популяризацией науки или у вас есть проекты, связанные с созданием видеоконтента, модель определенно для вас.