OmniTokenizer

联合图像视频标记器实现高效视觉生成

OmniTokenizer 视觉生成图像视频联合标记器 VQVAE 语言模型 Github 开源项目

OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器，采用单一模型和权重，提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性，可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具，支持VQVAE和VAE版本，为视觉生成研究提供基础设施。

文档

1d-tokenizer - 创新1D图像分词框架实现高效图像处理

GithubTiTok图像标记化开源项目生成模型神经网络计算机视觉

1d-tokenizer项目开发了创新的1D图像分词框架，将256×256图像压缩至32个离散标记。该技术突破2D分词限制，提供更灵活紧凑的图像表示。相比扩散模型，生成速度提升数百倍，同时维持高质量输出。研究还深入探讨1D图像分词特性，为图像处理领域开辟新方向。

SpeechTokenizer - 将语音标记化统一的开源工具

GithubRVQSpeechTokenizer开源项目语音信息处理语音标记器语音语言模型

SpeechTokenizer 是一个开源的语音标记化工具，采用编码器-解码器架构和残差向量量化技术，统一了语义和声学标记。该项目能够分层分离语音信息的不同方面，为语音语言模型提供更精确的输入。它提供了在 LibriSpeech 和 Common Voice 数据集上训练的模型，支持 16kHz 单声道语音处理。项目开源了训练代码和预训练模型，可用于语音处理研究和应用开发。

multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架

Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别

multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。

omnichain - AI语言模型的可视化编程工具

AI语言模型APIGithubLLMOmniChain可视化编程开源项目

OmniChain是一个为AI语言模型设计的可视化编程工具。它提供直观界面，便于构建和管理AI模型链。该工具支持多种LLM后端，提供API和示例，简化AI开发过程。OmniChain适用于开发从基础聊天机器人到复杂AI应用的各类项目。

tokenize-anything - 基于视觉提示的多功能区域分割识别和描述模型

AI分割识别GithubTAP多任务处理开源项目灵活提示视觉语言模型

Tokenize Anything via Prompting是一个多功能视觉模型，可通过点、框和草图等视觉提示对图像中的任意区域进行分割、识别和描述。该模型利用SA-1B数据集和预训练的EVA-CLIP模型进行训练，具备强大的语义理解能力。其模块化设计支持多样化的视觉语言任务，可自定义预测器和异步处理流程，适用于各种应用场景。

OmniQuant - 简便高效的大型语言模型量化技术

GithubLLaMAOmniQuant大语言模型开源项目量化高效QAT

OmniQuant是一种高效的量化技术，支持多种大型语言模型（LLM）的权重和激活量化，包括LLaMa和OPT等。其实现了4位及更低精度的权重量化，并通过MLC-LLM优化在多种硬件设备上的推理性能和内存占用。此外，项目还支持Mixtral和Falcon模型的压缩应用，大幅降低内存需求，提高运行效率。

titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架

GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习

TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架，源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token，实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法，支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目，为高效图像处理提供了新的解决方案。

OmniEvent - 多模型事件抽取框架支持多种范式和语言

GithubOmniEvent事件抽取开源项目数据处理模型训练评估方法

OmniEvent是一个开源事件抽取工具包，支持事件检测和事件论元抽取。它覆盖多种范式，如令牌分类、序列标注、机器阅读理解和序列到序列等，在英文和中文数据集上提供统一评估。采用模块化实现，具有可扩展性，支持大型模型训练和推理，易用性高，兼容Transformers库。

OmniCorpus - 百亿级图文交错数据集推动多模态AI研究新高度

GithubOmniCorpus图像文本交错多模态数据集大规模数据开源项目数据处理管道

OmniCorpus是一个大规模多模态数据集，包含86亿张图像和1,696亿个文本标记。该数据集提供中英双语内容，涵盖从网站和视频平台提取的文本和视觉文档，具有高度的数据多样性和灵活性。与之前最大的数据集LAION-5B相比，OmniCorpus在图像和文本规模上分别大1.7倍和12.5倍，同时保持了优秀的数据质量。研究表明，基于此数据集训练的模型在图像描述和视觉问答等任务中表现出色。OmniCorpus采用流式数据格式，可适应多种数据结构，包括纯文本语料库、图文对和交错数据格式。这一特性使其在自然语言处理、计算机视觉和多模态AI等领域的研究和应用中具有广泛潜力。

Omost - 将大型语言模型转化为图像生成工具

AI绘画CanvasGithubLLMOmost图像生成开源项目

Omost是一个将大型语言模型的编码能力转化为图像合成能力的开源项目。它提供基于Llama3和Phi3的预训练模型，通过虚拟Canvas代理生成图像。项目使用多样化的训练数据，包括真实标注、自动提取数据、强化学习和GPT4多模态能力调优，以提升图像生成质量。

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