GLM-4.1V-9B-Base：10B級VLM推理能力大躍升 【免費下載鏈接】GLM-4.1V-9B-Base 項目地址: https://ai.gitcode.com/zai-org/GLM-4.1V-9B-Base 導語：智譜AI最新開源的GLM-4.1V-9B-Base模型，憑借創(chuàng)新的"思維范式"與強化學習技…

MediaPipe Pose實戰(zhàn)：多人姿態(tài)估計系統(tǒng)搭建 1. 引言 1.1 業(yè)務場景描述 在智能健身、動作捕捉、虛擬試衣和體育訓練分析等應用中，人體骨骼關鍵點檢測已成為一項核心技術。傳統(tǒng)的姿態(tài)估計算法往往依賴GPU加速或復雜的深度學習框架，部署成本高…

親測AI手勢識別鏡像：彩虹骨骼效果驚艷，CPU也能流暢運行 1. 引言：為什么我們需要本地化、高可視化的手勢識別？ 在人機交互日益智能化的今天，手勢識別正逐步從實驗室走向消費級應用——無論是智能駕駛中的非接觸控制&a…

Gemma 3 12B免費微調攻略：Unsloth極速優(yōu)化指南 【免費下載鏈接】gemma-3-12b-it-GGUF 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/unsloth/gemma-3-12b-it-GGUF 導語：谷歌最新開源的Gemma 3 12B模型憑借多模態(tài)能力與128K超長上下文窗口引發(fā)行…

人體動作捕捉系統(tǒng)：MediaPipe Pose實戰(zhàn)開發(fā)教程 1. 引言：AI 人體骨骼關鍵點檢測的現(xiàn)實價值 隨著人工智能在計算機視覺領域的深入發(fā)展，人體姿態(tài)估計（Human Pose Estimation）已成為智能健身、虛擬試衣、動作識別、人機交…

MediaPipe Pose應用案例：舞蹈動作分析系統(tǒng)搭建 1. 舞蹈動作分析的技術背景與需求 在現(xiàn)代舞蹈教學、運動康復和表演評估中，精準的動作捕捉與分析已成為提升訓練效率的關鍵工具。傳統(tǒng)依賴傳感器或專業(yè)動捕設備的方案成本高昂、部署復雜，難以普…

Ling-flash-2.0開源：6B參數(shù)實現(xiàn)200tokens/s推理新體驗！ 【免費下載鏈接】Ling-flash-2.0 項目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/inclusionAI/Ling-flash-2.0 大語言模型領域再添新動力——Ling-flash-2.0正式開源，這款擁有10…

健身動作分析系統(tǒng)搭建實戰(zhàn)：AI骨骼檢測完整指南 1. 引言：為什么需要AI驅動的健身動作分析？ 隨著智能健身設備和居家鍛煉的普及，用戶對動作規(guī)范性反饋的需求日益增長。傳統(tǒng)方式依賴教練肉眼觀察，主觀性強且難以實時糾正…