sapiens-seg-1b
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探索 AI 模型 84996
sapiens-seg-1b-bfloat16
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facebookSapiens is a family of vision transformers pretrained on 300 million human images at 1024 x 1024 image resolution. The pretrained models, when finetuned for human-centric vision tasks, generalize to in-the-wild conditions. Sapiens-1B natively support 1K high-resolution inference. The resulting models exhibit remarkable generalization to in-the-wild data, even when labeled data is scarce or entirely synthetic.
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facebookThis repository contains the **1B Human Matting** checkpoint, finetuned from the Sapiens2-1B pretrained backbone.
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facebookThis repository contains the **1B Surface Normal Estimation** checkpoint, finetuned from the Sapiens2-1B pretrained backbone.
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facebook308-keypoint top-down pose estimation including detailed face (274 keypoints), hand, and foot keypoints. Predictions follow the Sociopticon keypoint format. This repository contains the **0.4B Pose Estimation** checkpoint, finetuned from the Sapiens2-0.4B pretrained backbone.
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facebook308-keypoint top-down pose estimation including detailed face (274 keypoints), hand, and foot keypoints. Predictions follow the Sociopticon keypoint format. This repository contains the **1B Pose Estimation** checkpoint, finetuned from the Sapiens2-1B pretrained backbone.
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facebook308-keypoint top-down pose estimation including detailed face (274 keypoints), hand, and foot keypoints. Predictions follow the Sociopticon keypoint format. This repository contains the **5B Pose Estimation** checkpoint, finetuned from the Sapiens2-5B pretrained backbone.
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facebookSapiens2 is a family of high-resolution vision transformers pretrained on **1 billion human images** — designed for human-centric tasks such as pose estimation, body-part segmentation, surface normals, and pointmaps. This repository contains the **0.4B parameter pretrained backbone**. It produces dense per-patch features suitable for fine-tuning downstream task heads. See the Sapiens2 Collection for all variants and downstream task checkpoints (pose, segmentation, normals, pointmaps).
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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。