ARC-Hunyuan-Video-7B
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查看详情 ↗DISCOVER & COMPARE
探索 AI 模型 21
CubeComposer
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查看详情 ↗InstantMesh
TencentARCModel card for *InstantMesh: Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image with Sparse-view Large Reconstruction Models*. We present InstantMesh, a feed-forward framework for instant 3D mesh generation from a single image, featuring state-of-the-art generation quality and significant training scalability. By synergizing the strengths of an off-the-shelf multiview diffusion model and a sparse-view reconstruction model based on the LRM architecture, InstantMesh is able to create diverse 3D assets within 10 seconds. To enhance the training efficiency and exploit more geometric supervisions, e.g., depths and normals, we integrate a differentiable iso-surface extraction module into our framework and directly optimize on the mesh representation. Experimental results on public datasets demonstrate that InstantMesh significantly outperforms other latest image-to-3D baselines, both qualitatively and quantitatively. We release all the code, weights, and demo of InstantMesh, with the intention that it can make substantial contributions to the community of 3D generative AI and empower both researchers and content creators.
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查看详情 ↗LLaMA-Pro-8B
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查看详情 ↗PhotoMaker
TencentARCUsers can input one or a few face photos, along with a text prompt, to receive a customized photo or painting within seconds (no training required!). Additionally, this model can be adapted to any base model based on SDXL or used in conjunction with other LoRA modules. 2. `lora_weights` applies to all attention layers in the UNet, and the rank is set to 64. You can directly download the model in this repository. You also can download the model in python script:
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查看详情 ↗PhotoMaker-V2
TencentARCUsers can input one or a few face photos, along with a text prompt, to receive a customized photo or painting within seconds (no training required!). Additionally, this model can be adapted to any base model based on SDXL or used in conjunction with other LoRA modules. You can directly download the model in this repository. You also can download the model in python script: While the capabilities of image generation models are impressive, they can also reinforce or exacerbate social biases.
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查看详情 ↗StereoCrafter
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查看详情 ↗StereoCrafter2
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查看详情 ↗t2i-adapter-canny-sdxl-1.0
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查看详情 ↗t2i-adapter-depth-midas-sdxl-1.0
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查看详情 ↗t2i-adapter-depth-zoe-sdxl-1.0
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查看详情 ↗t2i-adapter-openpose-sdxl-1.0
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查看详情 ↗t2i-adapter-sketch-sdxl-1.0
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查看详情 ↗t2iadapter_canny_sd15v2
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查看详情 ↗t2iadapter_zoedepth_sd15v1
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查看详情 ↗TimeLens-7B
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查看详情 ↗VerseCrafter
TencentARCSixiao Zheng 1,2 Minghao Yin 3 Wenbo Hu 4† Xiaoyu Li 4 Ying Shan 4 Yanwei Fu 1,2† 1 Fudan University 2 Shanghai Innovation Institute 3 HKU 4 ARC Lab, Tencent PCG ✨ A controllable video world model with explicit 4D geometric control over camera and multi-object motion.
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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。