Indic Parler-TTS 是 Hugging Face 和 AI4Bharat 团队合作推出的多语言文本到语音（TTS）模型，专门用于印度语言和英语的。Indic Parler-TTS 是 Parler-TTS Mini 的扩展版本，支持 20 种印度语言和英语，拥有 69 种独特语音，能生成自然、清晰且富有情感的语音输出。模型基于描述性文本输入，灵活调整语音的音调、语速、情感、背景噪音等特性，适应多种应用场景。Indic Parler-TTS 在多种印度语言上表现出色，在低资源语言上展现强大的适应性。
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LanDiff是用于高质量的文本到视频（T2V）生成的创新混合框架，结合了自回归语言模型（LLM）和扩散模型（Diffusion Model）的优势，通过粗到细的生成方式，有效克服了单一方法在语义理解和视觉质量上的局限性。...
Laminar是一个开源的可观测性和分析平台，专为大型语言模型（LLM）应用程序设计。Laminar提供一套完整的工具追踪、评估、注释和分析LLM数据，使开发者深入理解并优化应用程序。Laminar的核心功能包括自动追踪LL...
LalaEval是香港中文大学和货拉拉数据科学团队共同推出的面向特定领域大语言模型（LLMs）的人类评估框架，框架通过一套完整的端到端协议，涵盖领域规范、标准建立、基准数据集创建、评估规则构建以及评估结果的分析和解释。...
LabelU 是一款开源的多模态数据标注工具，支持图像、视频和音频的标注，具备拉框、多边形、标点、标线、分类、描述等图像标注能力，能满足目标检测、图像分类、实例分割等计算机视觉任务场景的需求。...
LaWGPT 是南京大学推出的中文法律大语言模型，基于 LLaMA 模型进行二次预训练，融入大量中文法律知识。专注于法律领域，能理解和生成与法律相关的文本，适用于法律咨询、案例分析、法律文件生成等多种场景。...
LaTRO（Latent Reasoning Optimization）是先进的框架，提升大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中的表现。基于将推理过程类比为从潜在分布中采样，用变分推断方法进行优化，LaTRO让模型自我改进...
LaDeCo是西安交通大学和微软研究院联合推出的自动图形设计构图方法，基于将设计任务分解为层次化的步骤来实现。LaDeCo对输入的设计元素进行层规划，将它们分配到不同的语义层，比如背景、底层、图像/标志、文本和装饰。...
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