Emu3-Gen

统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解

Emu3 图像处理深度学习多模态模型 Huggingface Github AI生成开源项目模型

Emu3采用单一变换器架构，将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式，该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比，Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。

文档

Emu - 多模态AI模型图像文本智能生成的新突破

EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知

Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列，包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力，能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异，超越了许多现有模型。作为通用基础模型，Emu适用于广泛的应用场景，如智能创作、视觉分析等，代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步，为下一代AI技术发展铺平道路。

Emu3-VisionTokenizer - Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能

Emu3GithubHuggingface人工智能图像生成多模态模型开源项目模型视频生成

Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。

InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型

GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型

InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。

Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解

Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型，采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频，具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据，Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定，该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。

paligemma-3b-mix-224 - 视觉语言模型PaliGemma实现多语言图像理解与文本生成

GithubHuggingfacePaliGemma图像理解多任务处理开源项目模型自然语言生成视觉语言模型

PaliGemma-3b-mix-224是一款基于SigLIP和Gemma的视觉语言模型,可同时处理图像和文本输入并生成多语言文本输出。该模型在图像字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测等任务中表现优异。采用33亿参数的Transformer架构,经大规模多语言数据预训练,通过微调可适用于多种视觉语言应用场景。

EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型

EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换

EMO是一种音频到视频的扩散模型，可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发，将音频输入转化为面部表情和头部动作，增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力，可提供更真实的视觉体验。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略

E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型

E5-V框架通过调整多模态大型语言模型，有效实现多模态嵌入，提高不同输入之间的连接能力，即便不进行微调。其提出的单模态训练方法，仅训练文本对，表现超过多模态训练。

OmniGen-v1 - 多模态图像生成模型特点与能力

GithubHuggingfaceOmniGen人工智能图像生成多模态开源项目模型模型优化

OmniGen是一个多模态图像生成模型，支持通过灵活的多模态指令生成多种图像，无需额外插件或操作。安装简便，界面友好，具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性，支持用户自定义和微调，满足多样的图像生成需求。

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