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探索 AI 模型 1529
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OpenGVLabThe Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) is a powerful, lightweight hierarchical transformer backbone for vision tasks. PVTv2 infuses convolution operations into its transformer layers to infuse properties of CNNs that enable them to learn image data efficiently. This mix transformer architecture requires no added positional embeddings, and produces multi-scale feature maps which are known to be beneficial for dense and fine-grained prediction tasks. Vision models using PVTv2 for a backbone: 1. Segformer for Semantic Segmentation. 2. GLPN for Monocular Depth. 3. Deformable DETR for 2D Object Detection. 4. Panoptic Segformer for Panoptic Segmentation.
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查看详情 ↗pvt_v2_b2
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查看详情 ↗pvt_v2_b3
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查看详情 ↗mobilenet_v1_0.75_192
optimum-intel-internal-testingMobileNet V1 model pre-trained on ImageNet-1k at resolution 192x192. It was introduced in MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications by Howard et al, and first released in this repository. Disclaimer: The team releasing MobileNet V1 did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. > MobileNets are small, low-latency, low-power models parameterized to meet the resource constraints of a variety of use cases. They can be built upon for classification, detection, embeddings and segmentation similar to how other popular large scale models, such as Inception, are used. MobileNets can be run efficiently on mobile devices [...] MobileNets trade off between latency, size and accuracy while comparing favorably with popular models from the literature.
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查看详情 ↗tiny-random-vit
optimum-intel-internal-testingThis is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - **Developed by:** [More Information Needed] - **Funded by [optional]:** [More Information Needed] - **Shared by [optional]:** [More Information Needed] - **Model type:** [More Information Needed] - **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] - **License:** [More Information Needed] - **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - **Repository:** [More Information Needed] - **Paper [optional]:** [More Information Needed] - **Demo [optional]:** [More Information Needed]
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OrganikaThis model was created by fine-tuning the umm-maybe AI art detector on a dataset of Wikimedia-SDXL image pairs, where the SDXL image is generated using a prompt based upon a BLIP-generated caption describing the Wikimedia image. This model demonstrates greatly improved performance over the umm-maybe detector on images generated by more recent diffusion models as well as non-artistic imagery (given the broader range of subjects depicted in the random sample drawn from Wikimedia). However, its performance may be lower for images generated using models other than SDXL. In particular, this model underperforms the original detector for images generated using older models (such as VQGAN+CLIP).
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查看详情 ↗SafeScan
Parveshiiii**SafeScan** is a multi-class image classifier designed to detect and categorize NSFW (Not Safe For Work) content in images. Built on top of the `google/vit-base-patch16-224` vision transformer backbone, SafeScan classifies visual media across five distinct categories to aid in automated content moderation and platform safety. The model maps visual inputs to the following labels: * **0: safe** – General, non-explicit content * **1: drawing** – Non-explicit artistic illustrations and drawings * **2: sexy** – Suggestive, provocative, or borderline content * **3: hentai** – Explicit anime/manga or illustrated adult content * **4: porn** – Explicit adult photographic media 1. **Multi-Class Granularity:** Differentiates between both real/photographic media and illustrated content across safe, suggestive, and explicit tiers. 2. **Social Media Compression Robustness:** Trained with almost all common social media compression artifacts, ensuring performance stays consistent when analyzing images uploaded across different platforms and formats. 3. **Vision Transformer Backbone:** Leverages `google/vit-base-patch16-224` for high-capacity visual representation learning. 4. **Fast and Scalable:** Standard patch-based transformer architecture suitable for batch processing and automated moderation pipelines.
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查看详情 ↗暂未找到匹配模型
可以调整厂商、分类或输入输出条件；新模型正持续收录。
COST EXPLORER
好模型，也要算好成本。
调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。
1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价
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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。
MODEL HANDBOOK
读懂模型，再做选择
API 价格应该怎么比较？+
先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。
开放权重，就代表可以免费商用吗？+
不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。
排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+
榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。