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MotionLLM

融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述
GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成
本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态,重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源,展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。
MotionCLR - 人体动作生成与编辑,基于注意力机制实现训练无关的操作
AI工具MotionCLR注意力机制编辑能力自注意力机制运动生成
MotionCLR通过理解注意力机制实现人体动作的生成和编辑,无需训练条件。其模型结合自我注意力与交叉注意力,提供灵活的动态编辑功能,包括动作强调、替换及基于示例的生成。实验结果显示其在生成和编辑能力上表现卓越,并具备良好的解释性。
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。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包,为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理,提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务,具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点,适合研究人员和开发者使用。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
MotionCLR: Motion Generation and Training-free Editing via Understanding Attention Mechanisms - 利用注意力机制实现多样化动作生成与编辑
AI工具MotionCLR注意力机制自注意力运动生成运动编辑
MotionCLR平台通过自注意和交叉注意机制,为用户提供灵活的动作生成和编辑功能,能够实现动作削弱、替换及示例生成等多种编辑方式,同时提高了模型可解释性,适用于多种风格转换与序列编辑任务。
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