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视觉模型
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Three.js材质类型与渲染属性
threejs-materials
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本指南全面介绍了Three.js中的各种材质类型,包括基础、漫反射、镜面、标准以及进阶的物理材质(PBR)。它提供了实现逼真渲染的技巧,帮助开发者模拟玻璃、汽车漆面和布料等各种表面效果,并指导如何使用自定义着色器来达到最佳的视觉效果。适用于所有需要为三维模型进行精美渲染的开发者。
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AI图像生成与编辑工作流
image-studio
sickn33/antigravity-awesome-skills
408
该智能工作室充当视觉创意总监,能根据用户需求自动选择最合适的AI模型。它具备专业的双重能力:一方面生成超写实的人像照片(适合网红、专业头像);另一方面处理艺术创作、插画生成以及图像编辑(如放大、修补、抠图)。适用于需要专业视觉效果的创意内容创作。
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雅恩·勒昆深度学习技术
yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术,覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论,并深入探讨了先进的自监督学习(SSL)模型,如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解,还提供了完整的PyTorch代码,适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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HuggingFace 视觉模型训炼
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型,自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub,无需本地 GPU。
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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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AI图像生成与编辑工具
generate-image
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个用于利用先进AI模型(如FLUX.2和Gemini)生成和编辑高质量通用图像的工具。适用于创建照片级写实图像、艺术插画、概念艺术、营销视觉素材等。核心功能在于创意视觉内容生成,不适合用于技术图表或电路图。
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预训练模型与AI开发工具
transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
这是一个全面的深度学习工具库,提供了数千个预训练模型,覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态等多领域任务。它允许开发者使用Pipeline API进行快速推理,或者使用Trainer API对模型进行定制化微调。适用于构建复杂的、前沿的AI应用和原型系统。
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Anthropic核心消息API工作流
clade-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本技能是Anthropic消息API的综合工作流指南,全面涵盖了与Claude模型交互的各种高级功能。包括流式响应、多模态视觉输入、使用系统提示进行结构化JSON输出,以及处理多轮对话等所有最新的API模式,是开发者集成Anthropic模型的首选入口。
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家庭安防AI基准测试套件
home-security-ai-benchmark
SharpAI/DeepCamera
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本套件是一个全面的评估工具,用于基准测试大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试,覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域,旨在确保智能家居AI系统的稳健性。
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家庭助手AI集成桥接
homeassistant-bridge
SharpAI/DeepCamera
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该桥接实现了家庭助手(HA)与先进AI系统之间的双向集成。它将HA摄像头实时视频流送入AI进行深度分析(包括目标检测、视觉语言模型和人脸识别)。反之,AI分析得到的物体、描述和人物身份等结果,将回传为HA的实体,从而驱动复杂的自动化场景和智能警报。
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室内安全隐患检测基准
homesafe-bench
SharpAI/DeepCamera
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本基准测试用于评估视觉语言模型(VLM)从静态图像中识别室内环境潜在安全隐患的能力。测试覆盖了火灾、电路、跌倒、儿童安全和坠物等五大类别的40个场景,旨在模拟真实世界的固定安防监控,提供VLM实用安全检测能力的严格衡量标准。
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ADHD友好型内容结构化格式
hyperfocus
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本功能旨在优化AI模型的输出格式,提升文本的认知可读性。它通过分块、视觉层级划分、前置关键点等认知科学方法,为ADHD或注意力不集中用户重构内容。提供三种模式(clean, flow, zen),确保复杂信息结构清晰、易于理解和消化。
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