模型描述 这里我们提供基于业界领先的目标检测框架DAMO-YOLO训练的检测模型：DAMO-YOLO-S。DAMO-YOLO是一个面向工业落地的目标检测框架，兼顾模型速度与精度，其训练的模型效果超越了

用于喵咪进食检测的DAMO-YOLO模型 模型描述 此模型是在MIAOMIAO数据集上进行喵咪识别训练的DAMO-YOLO模型。该模型训练了300个轮次（epochs）。 训练 模型的训练学习率为0.

当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型 SDK下载 #安装ModelS

这是 ControlNet 模型的镜像仓库，包含 ControlNet 预处理器和模型 模型仓库 controlnet_v1.1 适用于 Stable Diffusion 1.5 的 ControlN

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该模型当前使用的是默认介绍模版，处于“预发布”阶段，页面仅限所有者可见。 请根据模型贡献文档说明，及时完善模型卡片内容。ModelScope平台将在模型卡片完善后展示。谢谢您的理解。 Clone wi

OpenVoice OpenVoice, a versatile instant voice cloning approach that requires only a short audio cli

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使用方法 在ModelScope框架上，提供输入图片，即可以通过简单的Pipeline调用使用当前模型。具体代码示例如下： from modelscope.pipelines import pipel

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模型描述 这里我们提供基于业界领先的目标检测框架DAMO-YOLO训练的检测模型：DAMO-YOLO-S。DAMO-YOLO是一个面向工业落地的目标检测框架，兼顾模型速度与精度，其训练的模型效果超越了

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模型介绍 基于Paraformer online large(iic/speechparaformer-largeasr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-online)，

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