# 实时处理

RF-DETR 是一个基于变压器的实时目标检测模型，旨在为边缘设备提供高精度和实时性能。它在 Microsoft COCO 基准测试中超过了 60 AP，具有竞争力的性能和快速的推理速度，适合各种实际应用场景。RF-DETR 旨在解决现实世界中的物体检测问题，适用于需要高效且准确检测的行业，如安防、自动驾驶和智能监控等。

Sesame AI 代表了下一代语音合成技术，通过结合先进的人工智能技术和自然语言处理，能够生成极其逼真的语音，具备真实的情感表达和自然的对话流程。该平台在生成类似人类的语音模式方面表现出色，同时能够保持一致的性格特征，非常适合内容创作者、开发者和企业，用于为其应用程序增添自然语音功能。目前尚不清楚其具体价格和市场定位，但其强大的功能和广泛的应用场景使其在市场上具有较高的竞争力。

Soundlabs AI 是一款面向音乐制作人的音频工具，专注于实时声音和乐器转换。它通过先进的 AI 技术，将用户的声音转换为高质量的虚拟歌手或乐器音色，无缝集成到任何数字音频工作站（DAW）中。该技术的主要优点包括实时转换、高质量音频输出以及丰富的音色模型库。Soundlabs AI 不仅提升了音乐创作的灵活性，还为创作者提供了无限的创意可能性，无论是在流行音乐、电子音乐还是其他流派中都能发挥重要作用。其价格定位明确，提供多种购买选项，包括一次性购买和订阅服务，满足不同用户的需求。

Verizon AI Connect 是 Verizon 推出的一套面向企业的 AI 解决方案，旨在帮助企业充分利用强大的 AI 能力。该产品利用 Verizon 网络的低延迟、高带宽和智能边缘功能，支持实时 AI 工作负载。它为企业提供了灵活的连接选项，能够按需扩展并优化动态网络路径，同时确保数据安全和合规。Verizon AI Connect 通过整合先进的网络基础设施和 AI 能力，为企业提供了一个强大的平台，以推动业务创新和数字化转型。

SAMURAI是一种基于Segment Anything Model 2 (SAM 2)的视觉对象跟踪模型，专门设计用于处理快速移动或自遮挡对象的视觉跟踪任务。它通过引入时间运动线索和运动感知记忆选择机制，有效预测对象运动并优化掩膜选择，无需重新训练或微调即可实现鲁棒、准确的跟踪。SAMURAI能够在实时环境中运行，并在多个基准数据集上展现出强大的零样本性能，证明了其无需微调即可泛化的能力。在评估中，SAMURAI在成功率和精确度上相较于现有跟踪器取得了显著提升，例如在LaSOT-ext上AUC提升了7.1%，在GOT-10k上AO提升了3.5%。此外，与LaSOT上的全监督方法相比，SAMURAI也展现出了竞争力，强调了其在复杂跟踪场景中的鲁棒性以及在动态环境中的潜在实际应用价值。

Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司AI研究部门FAIR推出的一个视觉分割模型，它通过简单的变换器架构和流式内存设计，实现实时视频处理。该模型通过用户交互构建了一个模型循环数据引擎，收集了迄今为止最大的视频分割数据集SA-V。SAM 2在该数据集上训练，提供了在广泛任务和视觉领域中的强大性能。

SenseVoice是一个包含自动语音识别(ASR)、语音语言识别(LID)、语音情感识别(SER)和音频事件检测(AED)等多语音理解能力的语音基础模型。它专注于高精度多语种语音识别、语音情感识别和音频事件检测，支持超过50种语言，识别性能超越Whisper模型。模型采用非自回归端到端框架，推理延迟极低，是实时语音处理的理想选择。

Indexify是一个开源数据框架，具有实时提取引擎和预构建的提取适配器，能够可靠地从各种非结构化数据（文档、演示文稿、视频和音频）中提取数据。它支持多模态数据，提供先进的嵌入和分块技术，并允许用户使用Indexify SDK创建自定义提取器。Indexify支持使用语义搜索和SQL查询图像、视频和PDF，确保LLM应用能够获取最准确、最新的数据。此外，Indexify能够在本地运行时进行原型设计，并在生产环境中利用预配置的Kubernetes部署模板，实现自动扩展和处理大量数据。

PAB 是一种用于实时视频生成的技术，通过 Pyramid Attention Broadcast 实现视频生成过程的加速，提供了高效的视频生成解决方案。该技术的主要优点包括实时性、高效性和质量保障。PAB 适用于需要实时视频生成能力的应用场景，为视频生成领域带来了重大突破。

StreamV2V是一个扩散模型，它通过用户提示实现了实时的视频到视频（V2V）翻译。与传统的批处理方法不同，StreamV2V采用流式处理方式，能够处理无限帧的视频。它的核心是维护一个特征库，该库存储了过去帧的信息。对于新进来的帧，StreamV2V通过扩展自注意力和直接特征融合技术，将相似的过去特征直接融合到输出中。特征库通过合并存储的和新的特征不断更新，保持紧凑且信息丰富。StreamV2V以其适应性和效率脱颖而出，无需微调即可与图像扩散模型无缝集成。

LookOnceToHear 是一种创新的智能耳机交互系统，允许用户通过简单的视觉识别来选择想要听到的目标说话者。这项技术在 CHI 2024 上获得了最佳论文荣誉提名。它通过合成音频混合、头相关传输函数(HRTFs)和双耳房间脉冲响应(BRIRs)来实现实时语音提取，为用户提供了一种新颖的交互方式。

StreamVoice是一种基于语言模型的零唇语音转换模型，可实现实时转换，无需完整的源语音。它采用全因果上下文感知语言模型，结合时间独立的声学预测器，能够在每个时间步骤交替处理语义和声学特征，从而消除对完整源语音的依赖。为了增强在流式处理中可能出现的上下文不完整而导致的性能下降，StreamVoice通过两种策略增强了语言模型的上下文感知性：1）教师引导的上下文预见，在训练过程中利用教师模型总结当前和未来的语义上下文，引导模型对缺失上下文进行预测；2）语义屏蔽策略，促进从先前受损的语义和声学输入进行声学预测，增强上下文学习能力。值得注意的是，StreamVoice是第一个基于语言模型的流式零唇语音转换模型，无需任何未来预测。实验结果表明，StreamVoice具有流式转换能力，同时保持与非流式语音转换系统相媲美的零唇性能。

MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。