github上新晋star3K的开源AI模型，包含情感分析等

客官°小女子只卖身不卖艺 2022-12-26 00:52 110阅读 0赞

## 简介 ##

*  旨在为开发者提供丰富的、高质量的、直接可用的预训练模型。
 *  **【无需深度学习背景、无需数据与训练过程】**，可快速使用AI模型，享受人工智能时代红利。
 *  涵盖CV、NLP、Audio、Video主流四大品类，支持**一键预测**、**一键服务化部署**和**快速迁移学习**
 *  全部模型开源下载，**离线可运行**。

## \[特性\] ##

*  **【丰富的预训练模型】**：涵盖CV、NLP、Audio、Video主流四大品类的 180+ 预训练模型，全部开源下载，离线可运行。
 *  **【一键模型快速预测】**：通过一行命令行或者极简的Python API实现模型调用，可快速体验模型效果。
 *  **【一键模型转服务化】**：一行命令，搭建深度学习模型API服务化部署能力。
 *  **【十行代码迁移学习】**：十行代码完成图片分类、文本分类的迁移学习任务
 *  **【PIP安装便捷】**：支持PIP快速安装使用
 *  **【跨平台兼容性】**：可运行于Linux、Windows、MacOS等多种操作系统

## 精品模型效果展示 ##

### 文本识别 ###

*  包含超轻量中英文OCR模型，高精度中英文、多语种德语、法语、日语、韩语OCR识别。
 *  感谢CopyRight@\[PaddleOCR\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 人脸检测 ###

*  包含人脸检测，口罩人脸检测，多种算法可选。
 *  感谢提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 图像编辑 ###

*  4倍超分效果，多种超分算法可选。
 *  黑白图片上色，可用于老旧照片修复，
 *  感谢CopyRight@\[PaddleGan\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 目标检测 ###

*  包含行人检测、车辆检测，更有工业级超大规模预训练模型可选。–
 *  感谢CopyRight@\[PaddleDetection\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 关键点检测 ###

*  包含单人、多人身体关键点检测、面部关键点检测、手部关键点检测。
 *  感谢CopyRight@\[openpose\]开源预训练模型。

### 图像分割 ###

*  包含效果卓越的人像抠图模型、ACE2P人体解析世界冠军模型
 *  感谢CopyRight@\[PaddleSeg\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 图像动漫化 ###

*  包含宫崎骏、新海诚在内的多位漫画家风格迁移，多种算法可选
 *  感谢CopyRight@\[AnimeGANv2\]开源预训练模型

### 图像分类 ###

*  包含动物分类、菜品分类、野生动物制品分类，多种算法可选
 *  感谢CopyRight@\[PaddleClas提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 词法分析 ###

*  效果优秀的中文分词、词性标注与命名实体识别的模型。
 *  感谢CopyRight@\[LAC\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 文本生成 ###

*  包含AI写诗、AI对联、AI情话、AI藏头诗，多种算法可选。
 *  感谢CopyRight@\[ERNIE\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 句法分析 ###

*  效果领先的中文句法分析模型。
 *  感谢CopyRight@\[DDParser\]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。

### 情感分析 ###

*  支持中文的评论情感分析

### 文本审核 ###

*  包含中文色情文本的审核，多种算法可选。

### 语音合成 ###

*  TTS语音合成算法，多种算法可选
 *  感谢CopyRight@\[Parakeet\]t)提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
 *  输入：`Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.`
 *  合成效果如下

### 视频分类 ###

*  包含短视频分类，支持3000+标签种类，可输出TOP-K标签，多种算法可选。
 *  感谢CopyRight@[PaddleVideo][]提供预训练模型，训练能力开放，欢迎体验。
 *  `举例：输入一段游泳的短视频，算法可以输出"游泳"结果`

## =划重点= ##

*  以上所有预训练模型全部开源，模型数量持续更新，欢迎Star关注。

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[PaddleVideo]: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo