실시간 2D‑to‑3D 인간 포즈 추정기로, RGB 비디오 피드를 표준 BVH 모션 캡처 파일로 변환하여 3D 애니메이션에 활용합니다.

ImageJ2는 다차원 이미지 데이터 지원 및 여러 프로그래밍 언어에 걸친 헤드리스 처리를 위해 기존 ImageJ를 확장한 과학적 이미징 프레임워크입니다.

전사와 시각 분석을 통해 비디오를 인덱싱하고, 자연어 의미 검색을 가능하게 하는 로컬 비디오 지식 베이스입니다.

오픈소스 컴퓨터 비전 도구로, 비디오 피드에서 움직이는 객체를 감지·추적·카운트하여 실제 움직임을 정량화합니다. 주로 교통 조사에 사용됩니다.

SLAM, 내비게이션, 맵핑 및 센서 통합에 필요한 도구를 제공하는 견고하고 모듈화된 모바일 로보틱스용 C++ 프레임워크입니다.

Arm Cortex-A, Neoverse 및 Mali GPU 아키텍처에 최적화된 저수준 머신러닝 함수 모음으로 고성능 ML 추론을 제공합니다.

C# 개발자에게 포괄적인 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 기능을 제공하는 OpenCV용 크로스 플랫폼.NET 래퍼입니다.

자동 음성 인식, 텍스트 음성 변환, 언어 이해 API를 간편하게 통합할 수 있는 Deepgram 공식 Python SDK입니다.

오픈소스 TypeScript SDK로, 개발자와 AI 에이전트가 선언형 JSX 구문과 통합 API를 사용해 여러 AI 제공업체용 AI 생성 비디오를 만들 수 있습니다.

합성 데이터를 모델링하고 생성하는 벤치마크 프레임워크로, 사용자가 다양한 머신러닝 기법의 성능, 메모리 사용량 및 품질을 비교할 수 있습니다.

일본 디지털청이 정부 공무원이 특정 업무용 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 개발한 생성형 AI 마이크로서비스 및 클라우드 템플릿 모음입니다.

시퀀스 생성 모델의 사후 해석성을 위한 PyTorch 기반 툴킷으로, 모델 출력을 설명하는 다양한 특징 귀속 방법을 제공합니다.

Amazon Bedrock 기반의 자율 소프트웨어 개발 에이전트 앱으로, 파일 생성, 명령 실행 및 맞춤형 에이전트 인터페이스를 통해 프로젝트를 관리할 수 있습니다.

Infrastructure as Code(IaC)와 아키텍처 다이어그램을 AWS Well-Architected 모범 사례에 대해 분석하여 우선순위가 정해진 시정 제안을 제공하는 AI 기반 도구.

내장 HTTP 서버와 동적 에이전트 간 통신을 갖춘 모듈식·확장 가능한 서비스로 AI 에이전트를 구축·배포하기 위한 오픈소스 SDK.

Google Cloud 기반 솔루션으로 Vertex AI와 Google Workspace 통합을 통해 마케팅 콘텐츠 자동 생성, 트렌드 분석 및 데이터 쿼리를 자동화합니다.

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XCube는 계층적 잠재 확산(hierarchical latent diffusion)과 VDB 데이터 구조를 사용하여 정교한 3D 오브젝트와 대규모 장면을 생성하는 고해상도 희소 3D 복셀 그리드용 생성 모델입니다.

텍스트, 이미지, 비디오 등 다양한 모달리티에서 확장 가능한 추론과 System 2 사고를 가능하게 하는 에너지 기반 트랜스포머(EBT) 프레임워크입니다.

Liquid는 외부 시각 임베딩 없이 시각 이해와 이미지 생성을 단일 LLM에 통합한 통합 자기 회귀 멀티모달 생성기입니다.

코퓰라 함수를 사용하여 다변량 분포를 모델링하고 합성 수치 데이터를 생성하는 파이썬 라이브러리.

고급 의미적 프롬프트 라우팅과 다중 LLM 조율을 가능하게 하는 노드 기반 워크플로 엔진으로, 사용자가 복잡하고 문맥 인식 가능한 AI 에이전트를 만들 수 있도록 합니다.

LangChain.js와 Azure를 활용한 서버리스 AI 챗봇 구현으로, RAG(Retrieval‑Augmented Generation)를 활성화하여 기업 문서를 기반으로 질의에 답변합니다.

JoyVASA는 diffusion 기반 프레임워크로, 오디오를 사용해 인간 및 동물 초상화를 애니메이션화하며 얼굴 정체성과 움직임을 분리해 고품질·장시간 비디오 생성을 가능하게 합니다.

AI 기반 프런트엔드 엔진으로, 개발자는 IDE 내에서 특수 JSX 컴포넌트와 props를 사용해 React 컴포넌트를 생성, 반복, 정제할 수 있습니다.

Generative AI와 벡터 데이터베이스를 위한 PHP 라이브러리로, LLM과 벡터 스토어를 PHP 애플리케이션에 통합할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다.

웹 애플리케이션에 인텔리전트 레이어를 삽입하여 비즈니스 로직 및 UI 컴포넌트를 실시간으로 생성할 수 있는 SDK.

Voost는 통합된 Diffusion Transformer로, 고품질 양방향 가상 착용 및 탈의를 가능하게 하여 사용자가 사람 이미지에 옷을 추가하거나 제거할 수 있습니다.

다양한 1차원 및 2차원 확률 과정을 시뮬레이션하고 시각화하기 위한 파이썬 라이브러리입니다.

PixelSmile은 인간 및 애니메이션 캐릭터 이미지에서 신원을 유지하면서 감정을 변경할 수 있는 세밀한 얼굴 표정 편집 도구입니다.

WebGPU 기반 플랫폼으로, ONNX Runtime을 사용하여 브라우저에서 Gaussian Splatting 변형 및 3D mesh를 실시간으로 렌더링합니다.

VistaDream은 생성된 새로운 뷰 간의 일관성을 보장함으로써 단일 뷰 이미지만으로 고품질 3D 씬을 재구성하는 트레이닝 프리 프레임워크입니다.

Ditto is a framework for generating high-quality synthetic video editing data to train Editto, a state-of-the-art instruction-based video editing model.

위치 임베딩 외삽(extrapolation)을 통해 더 긴 비디오와 더 높은 해상도의 이미지를 생성할 수 있게 하는 Diffusion Transformers용 플러그 앤 플레이 프레임워크입니다.

ConsisID는 튜닝이 필요 없는 DiT 기반 텍스트‑투‑비디오 생성 모델로, 주파수 분해를 사용해 생성된 비디오 프레임 간에 일관된 인간 정체성을 유지합니다.

학습이 필요 없는 반복 프레임워크로, 전역 레퍼런스 교차 주의 모듈을 사용해 최대 100 프레임에 걸친 긴 스토리 시각화에서 의미 일관성을 유지합니다.

A PyTorch implementation of Mean Flows and Improved Mean Flows for high-quality, one-step image generation.

MagicTime은 텍스트 프롬프트를 기반으로 현실적인 타임랩스 영상을 생성하여 눈에 띄는 물리적 변화를 묘사하는 메타모픽 비디오 생성 파이프라인입니다.

소비자용 GPU에서 LoRA 및 QLoRA를 사용하여 LLM을 미세 조정할 때 VRAM 사용량을 추정하고, 성능을 벤치마킹하며, 학습 레시피를 생성하는 CLI 도구입니다.

실제 도구 실행 및 주제 그래프 매핑을 사용하여 에이전트형 LLM을 위한 고품질 학습 데이터셋을 생성하는 합성 데이터 생성 및 평가 프레임워크입니다.

Geti는 스마트 데이터 어노테이션 및 액티브 러닝부터 모델 학습 및 에지 배포에 이르기까지 전체 AI 라이프사이클을 간소화하는 엔드 투 엔드 컴퓨터 비전 플랫폼입니다.

컨테이너화된 이미지와 OpenAI 호환 API를 사용하여 LLM의 호스팅, 배포, 파인튜닝을 통합적으로 지원하는 포괄적인 플랫폼입니다.

이미지 타일링 및 결과 통합을 통해 대형 이미지에서 작은 객체 검출을 향상시키는 패치 기반 추론을 지원하는 Python 라이브러리입니다.

YOLOv5를 위한 런타임 스택으로, 전처리 및 후처리를 모델 그래프에 내장하여 다양한 하드웨어 가속기를 위한 객체 탐지 배포를 단순화합니다.

Pythonic한 서버리스 인터페이스로, ML 개발자가 로컬 환경에서 직접 Kubernetes 클러스터에 워크로드를 실행하고 확장할 수 있으며 시작 시간이 거의 즉시입니다.

Meta가 설계한 대규모 및 와이드 데이터셋을 위한 열 지향 파일 형식으로, 머신러닝 학습 테이블과 피처 엔지니어링을 위한 스토리지 및 액세스 최적화를 제공합니다.

VIAME은 모듈식 다국어 파이프라인 프레임워크를 통해 탐지, 추적, 주석, 검색 및 기타 많은 이미지/비디오 처리 기능을 제공하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 툴킷입니다. 데스크톱 및 웹 GUI, 명령줄 도구, 사전 빌드된 바이너리 및 Docker 이미지가 포함되어 있으며 C++, Python 또는 MATLAB 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.

양자화 및 가지치기(pruning)와 같은 기술을 사용하여 머신러닝 모델의 배포 및 실행을 최적화하기 위한 도구 모음입니다.