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OmniFusion

整合多模态数据的先进人工智能系统

OmniFusion多模态AI模型图像处理自然语言处理深度学习Github开源项目

OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统，基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制，该系统能够处理图像等多种数据形式，在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发，目前主要处理图像数据，未来计划扩展到音频等更多模态。

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介绍相关项目
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
Gemini - Gemini多模态变换器，支持图像和音频解析
GeminiGithubTransformer图像嵌入多模态开源项目音频处理
Gemini项目实现了一个可处理文本、音频、图像和视频输入的多模态变换器，具备特殊解码功能来生成图像。其架构类似于Fuyu，但扩展至多种模态，并通过直接将图像嵌入输入变换器来处理。组件Codi也采用条件生成策略，初步实现图像嵌入，后续将集成音频和视频嵌入。
symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架
GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号
SymbolicAI是一个创新框架，融合大语言模型与任务特定提示，通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成，支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具，简化了基于LLM应用的开发和管理过程。
OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步
AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理
OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。
Infusion - 基于扩散先验的3D高斯体场景修复技术
3D GaussiansGithub图像修复开源项目扩散模型深度补全神经渲染
InFusion项目提出了一种创新的3D场景修复方法，通过学习扩散先验的深度完成来修复3D高斯体。该技术实现了对不完整3D场景的高质量修复，能够处理复杂的遮挡情况。InFusion为3D重建和虚拟现实等领域提供了新的解决方案，项目开源了推理代码和预训练模型，为相关研究和开发提供了重要资源。
HuatuoGPT-Vision - 大规模医疗视觉知识赋能多模态语言模型
GithubHuatuoGPT-VisionPubMedVision医学VQA数据集医学视觉知识多模态大语言模型开源项目
HuatuoGPT-Vision项目致力于增强多模态语言模型的医疗视觉理解能力。该项目推出了包含130万高质量医疗视觉问答对的PubMedVision数据集，显著提升了模型在医疗领域的多模态表现。研究团队基于此开发了HuatuoGPT-Vision-7B和34B两个版本的医疗多模态语言模型，在多项医疗视觉问答基准测试中均取得了优异成绩。这一项目不仅为医疗人工智能领域提供了宝贵的数据资源和先进模型，还有望推动医疗影像分析和诊断技术的进步。
MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研
Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述
这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。
transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步
CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶
TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合，显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色，为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型，便于研究者进行复现和深入研究。
large-ocr-model.github.io - OCR 技术提升多模态大模型视觉问答性能研究
GithubOCR多模态大型模型开源项目缩放法则视觉问答
本项目研究 OCR 技术对多模态大模型性能的影响。实验表明，OCR 能显著提高模型在视觉问答任务中的表现。研究者构建了 REBU-Syn 数据集，验证了 OCR 领域的缩放法则，并开发了高精度 OCR 模型。这项工作为多模态大模型的应用开辟了新方向，揭示了 OCR 在增强模型能力方面的重要价值。
UniTR - 多模态变换器网络推动3D感知进展
3D感知BEV分割GithubUniTR多模态转换器开源项目目标检测
UniTR是一种新型统一多模态变换器网络,用于3D感知任务。它通过共享权重处理相机和激光雷达等多传感器数据,实现高效多模态融合。在nuScenes数据集上,UniTR在3D目标检测和BEV地图分割任务中均达到最新水平,且降低推理延迟。该研究为提升自动驾驶系统的感知能力提供了新思路。
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