【爆肝整理】100+AI 开源神器图谱！从 CV/NLP 到多模态，帮你快速搭建AI产品技术体系

2023年开始，Cursor等各大AI编程工具就不断涌现和兴起，到2025年的今天，我一直在研究AI相关的技术实践。说实话，这2年多的探索过程充满了迷茫和挫折。

每当有新的AI工具和模型出现时，我都会问自己：

• "这个工具真的能解决企业的实际问题吗？"
• "投入时间研究和学习值得吗？会不会有更好的模型或者工具出现？"
• "程序员应该跟上这波AI浪潮，还是继续保持现状？"

确实是因为之前在公司做了几年架构师，导致我在GPT出现1年后，都不太看的上AI编程，但是后面我的态度慢慢改变了，发现有了AI，编程工作可能会变得更加美好，未来可能真的会出现人人都是架构师的现象。（Prompt Engineering）

最近一年各种大模型能力都取得了飞跃性突破，基本上在各行各业都有非常多的涉足，每一个互联网企业都在往AI方向转型。（虽然目前我的研究发现， AI最痛的点还是在垂直领域的能力短板以及上下文长记忆性的不足）所以我花了接近1年的时间，来摸索和梳理市面上开源的AI工具和平台，来帮助大家快速建立AI能力认知和AI技术的评判力。

内容主要分为如下几个方向：

• AI编程类
• 图片设计图生成代码（D2C）类
• 数据处理与标注类
• 图像处理类
• 视频处理类
• 音频处理类
• 计算机视觉
• 工作流&自动化
• 文件解析类（文档解析理解，图片OCR识别等）
• AI平台和应用
• 领域专用工具和模型

基本上每一个分类下都有比较成熟的开源项目，方便我们来研究和学习，我相信未来会出现更多AI开源项目，解决企业的智能化和效能问题。接下来我就和大家分享一下上述我整理的AI开源项目图谱。（大家可以通过名称搜索到对应的开源项目）

1. AI编程类

2. 图片设计图生成代码（D2C）类

3. 数据处理与标注类

4. 图像处理类

5. 视频处理类

当然视频处理类还有很多开源项目，比如：

• OpenCV 计算机视觉基础库，支持视频读取、帧处理、目标检测、跟踪
• YOLOv8 实时目标检测与实例分割，支持视频流处理
• Pika Labs 文本驱动视频生成，支持精细控制
• MoviePy 视频剪辑、拼接、字幕添加、特效处理
• Real-ESRGAN 视频超分辨率、去模糊、降噪
• DeepVideoDeblurring 视频去模糊，恢复清晰画面

6. 音频处理类
7. 计算机视觉
8. 工作流&自动化
9. 文件解析类（文档解析理解，图片OCR识别等）
10. AI平台和应用
11. 领域专用工具和模型

好了，今天的分享就到这，相比大家会对AI有更好的认知，后续我会支持分享AI的产品技术实践，以及如何用AI构建高效率研发体系。大家有好的AI推荐和建议，也欢迎在留言区交流反馈～