Awni Hannun 宣怖 Apple 正式開放 ML Framework 並於 GitHub 設立模型庫及應用介面範例。各種使用MLX 框架的獨立範例。
MNIST範例是學習如何使用 MLX 的良好起點。
一些更有用的例子包括：
這是個高質量視頻生成框架，使用級聯潛在擴散模型（Cascaded Latent Diffusion Models）進行文本到視頻（Text-to-Video）生成，是Vchitect視頻生成系統的主要組成部分。項目提供了使用PyTorch實現的LaVie的官方代碼。
您可以從GitHub頁面下載。通過文本描述，生成與文本相對應的視頻。項目還提供了預訓練模型和示例代碼，助您進行推理和生成自己的視頻。
LaVie是一個基於機器學習的視頻生成框架，它使用了一種稱為級聯潛在擴散模型（Cascaded Latent Diffusion Models）的技術。這種模型可以通過將文本描述轉化為視頻序列來實現文本到視頻的生成。
LaVie項目的GitHub頁面還提供了示例代碼和相關配置文件，可以幫助您更好地理解和使用該框架。您可以根據示例代碼進行自己的實驗和應用。
請注意，LaVie的使用可能需要具備一定的機器學習和深度學習知識，以及相應的計算資源。如果您對LaVie感興趣，建議您仔細閱讀項目的文檔和代碼，並根據需要進行相應的學習和實踐。
GeneFace是一個通用且高保真的音訊驅動3D說話人臉合成模型，該模型的官方 PyTorch 實現程式碼可以在 GitHub 上的 yerfor/GeneFace 存儲庫中找到（https://github.com/yerfor/GeneFace)。
GeneFace 的目標是生成具有良好的嘴唇同步和表情表達能力的說話人臉。該模型的推論流程非常直觀，並且能夠在不同音訊域中實現更好的嘴唇同步效果。您可以觀看 GeneFace 與以前基於 NeRF 的方法進行的清晰嘴唇同步比較的視頻，以更好地了解其效果。同時，您也可以訪問該項目的頁面以獲取更多詳細信息。
如果您想要快速開始使用 GeneFace，存儲庫中提供了預訓練模型和處理過的數據集。您可以按照存儲庫中的指南進行操作，進行模型推論或使用自己的目標人物視頻進行訓練。同時，存儲庫還提供了有關環境準備、數據集準備和模型訓練的詳細說明。
除了存儲庫中提供的 May.mp4 視頻外，GeneFace 還提供了其他 8 個目標人物視頻，這些視頻也是在實驗中使用的。您可以根據存儲庫中的指南，使用這些視頻進行自己的訓練。