FACIAL是一个基于PyTorch的项目，通过隐式属性学习合成动态对话人脸，适用于动态视频合成和计算机视觉研究。
VideoReTalking是一个基于音频的 lip 同步工具，旨在帮助用户高效地进行说话人的视频编辑，适用于真实场景下的应用。
DINet 是一个用于高分辨率视频中现实人脸视觉配音的变形修复网络，提供推理和训练代码，适合自定义视频处理。
FACEGOOD-Audio2Face项目将音频转换为表情权重，驱动数字人类模型xiao mei，适用于动画制作与人工智能应用。
VITS-fast-fine-tuning仓库提供快速说话人适应的文本转语音（TTS）和多对多声音转换的流程，用户可以根据已有角色或自己的声音进行音频合成和转换。
VITS是一个实现日本语、汉语、韩语、梵语和泰语的语音合成模型，提供了数据集创建、训练和推理的功能。
该仓库是Stable Diffusion WebUI的扩展，提供高分辨率深度图生成，支持3D图像对、法线图及3D网格创建，适合3D引擎使用。
这是一个为Starlette和FastAPI设计的流量限制库，帮助开发者控制API请求速率，适用于高并发环境。
Textstat是一个Python库，用于计算文本的可读性统计数据，包括段落、句子和文章的复杂性和年级水平。
LaWGPT是一个基于中文法律知识的大语言模型，旨在提升法律领域的语义理解和问答能力，支持法律问题的对话和相关数据集的构建。
