如您所见，人工智能（AI）应用在近年来得到了长足的发展。从语音助手到软件开发，人工智能已在我们的生活中无处不在，并得到了广泛应用。下面，我将为您介绍14个开源项目，您可以用它们来制作自己的人工智能应用程序，并使其更上一层楼。
12.Stable Diffusion -一种潜在的文本到图像的扩散模型
作为一种在生成模型中常被用到的技术，Stable Diffusion（https://github.com/CompVis/stable-diffusion）在文本到图像的合成中，能够将信息从文本描述逐步平稳地转移到图像。
在文本到图像的扩散模型中，Stable Diffusion可以确保来自文本的描述信息，在整个模型的潜空间中持续扩散或传播。这种扩散过程有助于生成与给定文本输入一致的高质量逼真图像。可见，稳定的扩散机制可以确保模型在生成过程中，不会出现突然的跳跃或不稳定情况。
如下代码段展示的是使用扩散器库（https://github.com/huggingface/diffusers/tree/main#new--stable-diffusion-is-now-fully-compatible-with-diffusers）下载和采样Stable Diffusion的简单方法：
# make sure you're logged in with `huggingface-cli login`
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"CompVis/stable-diffusion-v1-4",
use_auth_token=True
).to("cuda")
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
with autocast("cuda"):
image = pipe(prompt)["sample"][0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")通过链接--https://github.com/CompVis/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#image-modification-with-stable-diffusion，您可以了解更多有关如何利用Stable Diffusion修改图像的方法。例如，根据下图的输入：
能够输出如下的提升效果：
Stable Diffusion v1是一种特定的模型配置。它采用了860M UNet和CLIP ViT-L/14文本编码器来建立扩散模型，并使用降采样因子为8的自动编码器。该模型在256x256图像上进行了预训练，随后在512x512图像上进行了微调。
目前，Stable Diffusion在GitHub代码库中拥有约六万四千多颗星。
13.MocapDrones-用于室内跟踪的低成本动作捕捉系统
由于Mocap Drones（https://github.com/jyjblrd/Mocap-Drones）项目需要使用 SFM（结构源于运动）的OpenCV模块，因此需要从源代码编译OpenCV。
在其computer_code目录下运行如下命令，您可以安装各个节点依赖项。
yarn install
yarn run dev // to start the web server.完成后，您将可以看到其前台界面的URL视图。
接着，您可以打开一个单独的终端窗口，运行python3 api/index.py命令，以启动后端服务器。该服务器负责接收摄像头的数据流，并执行动作捕捉的相关计算。其逻辑结构如下图所示：
若要了解Mocap drones的工作原理，您可以观看视频链接--https://www.youtube.com/watch?v=0ql20JKrscQ。此外，您还可以阅读其官方文档--https://github.com/jyjblrd/Mocap-Drones?tab=readme-ov-file#runing-the-code。
目前，其最新开源项目在GitHub存储库中有九百多颗星。
14.Whisper Speech通过反转Whisper建立从文本到语音的系统
Whisper Speech（https://github.com/collabora/WhisperSpeech）模型与Stable Diffusion相似，但是常被用于语音转换，且功能强大，可被高度定制。由于能够确保仅使用得到适当许可的语音录音，而且所有代码都是开源的，因此该模型可以被安全地用于商业应用。当然，这些模型尚只在英语LibreLight数据集上得到了训练。
您可以通过链接-- https://github.com/collabora/WhisperSpeech?tab=readme-ov-file#architecture，了解其架构信息。同时，您也可以通过链接-- https://github.com/collabora/WhisperSpeech/assets/107984/aa5a1e7e-dc94-481f-8863-b022c7fd7434，试听其样本声音。
目前，由于Whisper Speech推出时间不长，因此在GitHub上只有大约三千多颗星。
15.eSpeak NG -支持100多种语言和口音的语音合成器
作为一款小巧的、开源的、从文本到语音的合成器，eSpeak NG（https://github.com/espeak-ng/espeak-ng）适用于Linux、Windows、Android、以及其他操作系统。由于是基于Jonathan Duddington创建的eSpeak引擎，因此它能够支持100多种语言和口音。鉴于模型可以将文本转化为音素代码（phoneme codes），因此它具有作为语音合成引擎前端的潜在能力。
您可以阅读其针对各种系统的安装指南（https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/blob/master/docs/guide.md）。其中，对于Debian之类的发行版（如Ubuntu、Mint等）而言，您可以使用如下命令：
sudo apt-get install espeak-ng通过链接-- https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/blob/master/docs/languages.md，您可以查看其支持的语言列表，阅读其官方文档（https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/tree/master?tab=readme-ov-file#documentation），并查看其各项功能（https://github.com/espeak-ng/espeak-ng/tree/master?tab=readme-ov-file#features）。
目前，eSpeak NG在GitHub上有两千七百多颗星。
16. ChatbotUI- 适用各种模型的AI聊天场景
顾名思义，Chatbot UI（https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui）可以协助我们为各种AI聊天机器人设置用户界面。您可以阅读其安装指南（https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui?tab=readme-ov-file#1-install-docker），来完成Docker和supabase CLI等安装。
通过阅读其文档（https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh），并观看演示程序（https://twitter.com/mckaywrigley/status/1738273242283151777?s=20），您会发现它其实使用的是Supabase（Postgres）。
目前，Chatbot UI在GitHub上拥有约两万五千多颗星。可见，它仍然是开发者为其聊天机器人构建用户界面的首选。
17.GPT-4 & LangChain -用于大型PDF文档的GPT4 & LangChain聊天机器人
GPT-4 & LangChain（https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain）使用LangChain、Pinecone、Typescript、OpenAI和Next.js构建。其中，LangChain是一个简化的、可扩展的AI大模型应用和聊天机器人开发的框架。而Pinecone是一个向量存储库，可用于存储各种嵌入和文本式PDF文件，以便日后检索类似的文件。
该架构可被用于新的GPT-4 API，为多个大型PDF文件构建ChatGPT聊天机器人。您可以阅读其开发指南（https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain?tab=readme-ov-file#development），以了解克隆、安装依赖项、以及设置环境API的密钥。
目前，GPT-4 & LangChain在GitHub上拥有一万四千多颗星，以及34次提交。
18.Amica -可让你在浏览器中轻松地与3D角色聊天
Amica（https://github.com/semperai/amica）是一个开源的界面，可用于与带有语音合成和识别功能的3D动画形象进行互动交流。
由于使用了three.js、OpenAI、Whisper、以及Bakllava for vision等技术，因此您可以导入各种VRM文件，调整语音以适应选中角色，并生成包含情感表达的回应文本。Amica使用Tauri（下文会介绍到）来构建桌面应用。您也可以通过阅读《Amica是如何工作的（https://docs.heyamica.com/overview/how-amica-works）》，来了解其中涉及到的核心概念。
您可以克隆其存储库（repo）并使用如下命令以开始使用：
npm i
npm run dev当然，您也可以参考其演示视频（https://amica.arbius.ai/）与相关文档（https://docs.heyamica.com/）。
目前，Amica在GitHub上有四百多颗星。
19. Hugging Face Transformers - Pytorch、TensorFlow和JAX的最先进机器学习
Hugging Face Transformers（https://github.com/huggingface/transformers）可以为文本分类、语言生成、以及问题解答等任务，提供最先进的预训练模型和算法。该库建立在PyTorch和TensorFlow的基础之上，允许用户以最小的工作量，将高级的NLP功能无缝地集成到自己的应用中。
由于拥有大量预训练模型和对应的支持性社区，因此Hugging Face Transformers简化了基于NLP方案的开发。这些模型可用于执行与文本相关的任务，如：对100多种语言进行文本分类、信息提取、问题解答、摘要、翻译以及文本生成。同时，它们也可以处理各种与图像相关的任务，如：图像分类、对象检测和分割，语音识别，以及音频分类等任务。此外，Hugging Face Transformers还可以对各种模型执行多任务处理，如：表格问题解答、光学字符识别（OCR）、从扫描文档中提取信息、视频分类、以及视觉问题解答等。
您不但可以通过链接-- https://huggingface.co/models了解更多可用的模型，而且能够在文档链接（https://huggingface.co/docs/transformers/task_summary）中查看到适合各种任务的完整目标和示例。如下代码段展示了如何使用管道方法来进行图像的分割：
from transformers import pipeline
segmenter = pipeline(task="image-segmentation")
preds = segmenter(
"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
)
preds = [{"score": round(pred["score"], 4), "label": pred["label"]} for pred in preds]
print(*preds, sep="\n")如您所知，Transformers由三种最被广泛使用的深度学习库（即：Jax、PyTorch和TensorFlow）提供支持，它们之间实现了无缝的集成，因此这种集成可以使用一个库去轻松地训练模型，然后再将它们加载到另一个库进行推理。
目前，Hugging Face Transformers在GitHub上拥有约十二万多颗星，且被十四万二千多开发人员所广泛使用。
20.LLaMA - LLaMA模型的推理代码
作为Facebook研究中心开发的一项尖端技术，Llama 2(https://github.com/facebookresearch/llama)可以让个人、创作者、研究人员和各种规模的企业，都能够利用大模型进行实验、创新、以及负责任地去扩展其想法。
Llama 2的最新版本包含了各种模型权重和启动代码，它们都是参数范围从7B到70B的预训练和微调的Llama语言模型。根据安装指南--https://github.com/facebookresearch/llama?tab=readme-ov-file#quick-start，您可以遵循如下步骤来完成安装：
- 克隆并下载软件源。
- 安装所需的依赖项。
- 注册并从Meta网站处下载模型。
- 运行已提供的脚本下载模型。
- 使用已提供的命令在本地运行所需的模型。
您也可以在Hugging Face（https://huggingface.co/meta-llama）和Meta官方网页（https://llama.meta.com/）上查看更多的模型名单信息。
目前，Llama在GitHub上有五万多颗星。
21.Fonoster - Twilio的开源替代品
作为一种创新的可编程电信栈，Fonoster(https://github.com/fonoster/fonoster)能够为企业提供一种完全基于云的实用程序，以将电话服务与互联网连接起来。
您可以根据不同的实现目标，以不同的方式开启使用。例如，您可以使用如下npm命令：
npm install @fonoster/websdk
// CDN is also available同时，您可以将Fonoster与Google Speech API结合起来使用 (当然，您需要有服务账户的密钥）。
npm install @fonoster/googleasr @fonoster/googletts如下代码段展示的是使用插件配置语音服务器（Voice Server）的方法。
const { VoiceServer } = require("@fonoster/voice");
const GoogleTTS = require("@fonoster/googletts");
const GoogleASR = require("@fonoster/googleasr");
const voiceServer = new VoiceServer();
const speechConfig = { keyFilename: "./google.json" };
// Set the server to use the speech APIS
voiceServer.use(new GoogleTTS(speechConfig));
voiceServer.use(new GoogleASR(speechConfig));
voiceServer.listen(async(req, res) => {
console.log(req);
await res.answer();
// To use this verb you MUST have a TTS plugin
const speech = await res.gather();
await res.say("You said " + speech);
await res.hangup();
});您可以阅读文档（https://fonoster.com/docs/overview/）。
他们提供免费层级，足以满足入门需求。
目前，Fonoster在GitHub上有大约六千多颗星，并且发布了250多个版本。
22. DIPY - Python中的Paragon 3D/4D+成像库
作为业界领先的Python 3D/4D+成像库，DIPY（https://github.com/dipy/dipy）包含各种用于空间归一化、信号处理、机器学习、统计分析、以及医学图像可视化的方法。同时，它也包含了诸如：扩散、灌注和结构成像等用于计算解剖学的专门方法。
您可以从如下命令开始上手DIPY：
pip install dipy
// run this in python console
import dipy
print(dipy.get_info())DIPY提供的官方文档（https://docs.dipy.org/stable/）提供了如下图所示的各种详细示例（https://docs.dipy.org/stable/examples_built/index.html）。
目前，DIPY在GitHub存储库中有四十二万八千多下载量和六百多颗星。
23.Elastic Search -免费、开放、分布式的RESTful搜索引擎
Elastic Search（https://github.com/elastic/elasticsearch）是一个分布式的RESTful搜索和分析引擎，能够处理大量的用例。而作为Elastic Stack的核心，它可以集中式地存储您的数据，以实现闪电般快速的搜索、相关性微调、强大的分析功能，以及可以轻松地扩展。下图展示了各种可以使用Elastic Search的用例。
由于Elastic Search使用的是标准化的RESTful API和JSON，因此我们也使用Java、Python、.NET、SQL和PHP等多种语言来构建和维护客户端。下面展示了其基本结构：
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch')
const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' })
client
.search({
index: 'social-*',
body: {
query: { match: { message: 'myProduct' } },
aggs: {
top_10_states: {
terms: { field: 'state', size: 10 }
}
}
}
})
.then(({ body }) => {
const { hits } = body.hits
console.log(hits)
})
.catch(console.error)您可以通过阅读文档（https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh），来查看其功能列表（https://www.elastic.co/elasticsearch/features）。尽管Elastic Search功能强大，但是其主要缺点是并非免费。当然，你仍然可以利用其免费的试用版，来探究该开源项目的架构。
目前，Elastic Search已经发布了第8版，并正在不断开发和完善中。在GitHub上它有超过六万七千多颗星，有近1900名贡献者。
24. Tauri -利用Web前端构建更小、更快、更安全的桌面应用
Tauri（https://github.com/tauri-apps/tauri）是一个工具包，旨在帮助开发人员利用几乎所有可用的前端框架，为桌面平台创建应用程序。其内核是使用Rust开发的，而CLI则使用Node.js为开发和维护应用提供了一种真正的多语言方法。
Tauri应用的用户界面目前在macOS、Windows、Linux、Android和iOS上都使用Tao作为窗口处理库。而为了应用，Tauri也使用了WRY库，这一为系统WebView所提供的统一接口库。也就是说，它会利用macOS和iOS上的WKWebView、Windows上的WebView2、Linux上的WebKitGTK、以及Android上的Android System WebView。
您可以使用如下npm命令开始使用Tauri。
npm create tauri-app@latest您既可以阅读其文档--https://tauri.app/v1/guides/getting-started/prerequisites，也可以通过查看其功能列表--https://tauri.app/v1/guides/features/，来制作自己的CLI。
目前，Tauri在GitHub上拥有七万五千多颗星，并已发布了800多个版本。
25.AutoGPT- 比ChatGPT更刺激
AutoGPT（https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT）的核心是一个由大模型（LLM）驱动的半自主代理项目。该项目由如下四个主要部分（https://docs.agpt.co/#agent）组成：
- 代理- 也称为“AutoGPT”
- 基准 - 又名agbenchmark
- 构建台（Forge）
- 前台
通过阅读链接--https://docs.agpt.co/autogpt/setup/，您可以了解如何使用OpenAI的密钥来设置AutoGPT。同时，您也可以阅读其官方文档（https://docs.agpt.co/）、以及查看项目板（https://github.com/orgs/Significant-Gravitas/projects/1），了解目前正在开发的内容。
由于其出色的用例和自动化功能，AutoGPT目前在GitHub库上拥有约十五万九千多颗星。
译者介绍
陈峻（Julian Chen），51CTO社区编辑，具有十多年的IT项目实施经验，善于对内外部资源与风险实施管控，专注传播网络与信息安全知识与经验。
原文标题：All the tools I need to build a perfect AI app. ，作者：Anmol Baranwal
链接：https://dev.to/taipy/all-the-tools-i-need-to-build-a-perfect-ai-app-2oeh。
