收录最全的 PyTorch 图像骨干网络合集，涵盖 ResNet、ViT、ConvNeXt 等主流模型，自带训练、评估、推理和导出脚本及预训练权重，省去自己搭网络和找权重的麻烦。

YOLO 系列官方实现库，一套 PyTorch 代码覆盖目标检测、实例与语义分割、图像分类、姿态估计和目标跟踪，训练到部署全流程打通。

PyTorch 版 CycleGAN 与 pix2pix 实现，提供图像到图像翻译的完整训练与测试流程，支持无配对和有配对数据转换。

基于 PyTorch 的目标检测全家桶，覆盖训练、推理、实例分割、图像分类和模型导出，开箱即用，适合快速落地视觉任务。

5 秒克隆任意人声，实时合成任意语音，基于 PyTorch 的语音克隆与文本转语音工具。

用 PyTorch 实现的 Vision Transformer（ViT），只需一个 Transformer 编码器就能在图像分类任务上达到 SOTA，代码简洁易读，适合快速复现和二次开发。

用 PyTorch 复现了注意力机制、MLP、重参数化和卷积等常见模块，方便对照论文理解原理并直接嵌入视觉任务模型。

基于码本查找 Transformer 的盲人脸修复模型，能在低质量、模糊或退化的人脸图像上恢复清晰细节，适合老照片修复和人脸增强场景。

开源实现的 CLIP 多模态模型，提供图像-文本对比学习训练与预训练权重，支持零样本图像分类和跨模态检索。

高性能无锚框 YOLO 目标检测器，精度超过 YOLOv3~v5，支持 MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn 和 OpenVINO 多后端部署。

基于 VITS2 骨干网络和多语言 BERT 的语音合成模型，能生成自然度较高的多语种语音，适合做 TTS 训练与推理。

Meta 开源的 SAM 2 图像与视频通用分割模型，提供推理代码、预训练权重下载和示例 notebook，可对任意画面中的物体做可提示分割与视频目标跟踪。

RF-DETR 是 Roboflow 推出的实时目标检测与实例分割模型架构，在 COCO 上达到 SOTA，适合直接微调落地。

基于 PyTorch 的语义分割模型库，提供 500+ 预训练卷积与 Transformer 骨干网络，开箱即用，省去自己搭建和训练分割模型的麻烦。

在 PaLM 架构上实现 RLHF 人类反馈强化学习，复现 ChatGPT 式训练流程，适合研究大模型对齐与强化学习微调。

提供中文 BERT-wwm 系列预训练模型，用全词掩码技术提升中文 NLP 任务效果，可直接加载微调。

微软开源的统一 3D 生成模型，用结构化 3D 潜变量把文本或图像转成高质量 3D 资产，支持大规模、多用途的 3D 内容创作。

把时间序列当成语言来建模的预训练预测模型，基于 Transformer 架构，可直接用于零样本或微调预测，省去从零训练的成本。

基于 PyTorch 的 YOLOv3 系列实现，覆盖训练、验证、推理全流程，并支持导出 ONNX、CoreML、TensorRT 等多种格式，方便做实时目标检测和边缘部署。

基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。

把手绘网站草图直接转成 HTML 代码的 Keras 模型，用图像描述架构实现，适合快速把线框图变成可运行页面原型。

单张图片就能快速重建出 3D 物体模型的前馈生成模型，适合需要批量产出 3D 资产的场景。

基于飞桨的一站式开发工具，把分类、检测、分割、OCR、语音识别等任务封装成流水线，支持训练到部署全流程。

基于 PyTorch 的激光雷达 3D 目标检测工具箱，统一了 PointPillar、PV-RCNN 等主流点云检测模型的训练与评测流程，省去自己搭框架的麻烦。

围绕预训练权重做黑盒优化与神经进化，用 LoRA 集成多个任务专家，提升大模型后训练与推理表现。