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CLAP

音频与文本的对比学习预训练模型

CLAP是一个音频-文本对比学习预训练模型,可提取音频和文本的潜在表示。它基于CLIP架构设计,通过大规模预训练学习音频与文本的对应关系。该模型适用于音频分类、检索等多种下游任务。项目提供开源预训练模型、代码和PyPI库,支持从音频文件或数据中直接提取特征。

CLIP-ViT-B-16-DataComp.XL-s13B-b90K - 多模态模型CLIP ViT-B/16的零样本图像分类解析
CLIPGithubHuggingface图像生成开源项目数据集模型训练数据零样本图像分类
CLIP ViT-B/16模采用DataComp-1B数据集训练,并结合OpenCLIP工具,旨在促进研究者对零样本图像分类的理解。该模型在ImageNet-1k数据集上实现了73.5%的零样本准确率,展示了其在多领域研究中的潜力和挑战。由于数据集仍未完全筛选,建议仅限于学术研究使用。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
klio - 基于Apache Beam的音频处理数据管道生态系统
Apache BeamGithubKlioPython开源项目数据管道音频处理
Klio是基于Apache Beam构建的数据管道生态系统,专门用于处理音频和二进制文件。该系统支持批处理和流式处理,主要应用于大规模音频智能系统。Klio源自Spotify,用于开发和部署新一代音频算法。它为工程师和研究人员提供了一个简化音频处理任务的平台。
clip-flant5-xxl - 基于VQAScore论文的强大图像文本检索模型
CLIP-FlanT5-XXLFlan-T5GithubHuggingfaceVQAScore图像文本检索开源项目模型视觉语言生成模型
CLIP-FlanT5-XXL是一个基于google/flan-t5-xxl微调的图像文本检索模型,由Zhiqiu Lin等研究者开发。这个视觉语言生成模型专门针对VQAScore论文中的任务进行了优化。采用Apache-2.0许可证的CLIP-FlanT5-XXL能够高效处理图像和文本之间的关联。该模型在Hugging Face平台上提供了演示,技术细节可在GitHub仓库中查阅。
FunClip - 开源的视频剪辑工具
FunClipGithub人工智能开源软件开源项目视频剪辑工具语音识别
FunClip 是一个开源的自动化视频剪辑工具,使用阿里巴巴 TONGYI 语音实验室的 FunASR 模型系列进行语音识别。用户可以选择识别结果中的文本片段或发言人,一键获取对应的视频片段。支持 LLM AI 剪辑、多段剪辑和字幕生成等功能,操作简单,提供 Gradio 交互界面和命令行使用方式,可部署在服务器上,通过浏览器访问。现已支持中英文音频文件剪辑,提供智能剪辑和热词定制功能。
blip-vqa-base - BLIP视觉语言预训练模型实现理解与生成双重任务
BLIPGithubHuggingface图像描述图像文本检索开源项目模型视觉语言预训练视觉问答
BLIP是一种创新的视觉语言预训练框架,兼顾视觉语言理解和生成任务。它采用引导式方法处理网络噪声数据,在图像文本检索、图像描述和视觉问答等领域取得了领先成果。此外,BLIP具有优秀的泛化能力,可直接应用于视频语言任务。该模型为视觉语言的统一理解和生成奠定了坚实基础,推动了相关技术的发展。
AudioLDM2 - 多功能文本到音频生成开源项目
AudioLDM 2Github人工智能开源项目文本生成音频深度学习音频合成
AudioLDM2是一个开源的文本到音频生成项目,支持创建音效、音乐和语音。该模型能生成超过10秒的音频,输出高达48kHz的高保真音频,并与Hugging Face Diffusers库集成。AudioLDM2提供多个预训练检查点,适用于不同生成任务,支持CPU、CUDA和MPS设备。用户可通过命令行或Web应用程序使用,提供灵活的音频生成选项。项目还包括随机种子调整功能,可优化不同硬件上的性能表现。支持批量生成和自动质量控制,允许用户生成多个候选音频并选择最佳结果。此外,项目提供了详细的使用说明和参数设置选项,方便用户根据需求调整生成过程。
CLIPSelf - 视觉Transformer自蒸馏实现开放词汇密集预测
CLIPSelfCOCOGithub密集预测开放词汇开源项目视觉Transformer
CLIPSelf项目提出创新自蒸馏方法,使视觉Transformer能进行开放词汇密集预测。该方法利用模型自身知识蒸馏,无需标注数据,提升了目标检测和实例分割等任务性能。项目开源代码和模型,提供详细训练测试说明,为计算机视觉研究提供重要资源。
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