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。

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Klap - 长视频智能转化为热门短视频平台内容

AI工具AI编辑Klap多语言支持短视频制作视频剪辑

Klap是一个AI驱动的在线视频处理工具，能将长视频智能转化为适合TikTok、Reels和Shorts等平台的短视频内容。它自动提取视频精华，进行智能剪辑和重新构图，添加动态字幕，支持52种语言。Klap大幅提高视频编辑效率，帮助创作者轻松制作吸引人的短视频，扩大内容受众。

chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型

Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型

chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型，在大规模中文图文数据上训练，表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算，详情请参见GitHub仓库。

LanguageBind_Audio_FT - LanguageBind：跨模态语义对齐的音频预训练模型

GithubHuggingfaceICLR 2024LanguageBindVIDAL-10M多模态预训练开源项目模型视频语言

LanguageBind_Audio_FT是一个基于语言中心方法的音频预训练模型，通过语义对齐实现音频与语言的跨模态理解。该模型在VIDAL-10M数据集上训练，采用多视角增强的语言描述，无需中间模态即可实现高性能。在5个音频-语言数据集上，LanguageBind_Audio_FT展现了优秀的跨模态理解能力，达到了领先水平。

Real-Time-Voice-Cloning - 实时语音克隆与多声源文本到语音转换技术

GithubSV2TTS多说话者文本转语音合成实时语音克隆开源项目深度学习热门语音合成

Real-Time Voice Cloning是一个基于深度学习的实时语音克隆工具，能够通过简短语音样本快速创建个性化语音模型。项目实现了从说话人验证到多说话人文本到语音合成的框架（SV2TTS），并配备了实时工作的声码器。适用于需要个性化语音合成的开发者和研究人员，支持多种数据集，提供预训练模型以简化使用和实验过程。

clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索

CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类

CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间，支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库，用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术，将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持，是图像-文本多语言处理的有效工具。

blip2-flan-t5-xxl - 整合CLIP和Flan T5的多模态模型实现图像理解与语言生成

BLIP-2GithubHuggingface图像处理图像标注开源项目模型视觉问答语言模型

BLIP2-FLAN-T5-XXL是一个集成CLIP图像编码器、查询转换器和Flan T5-xxl语言模型的多模态系统。通过查询转换架构连接图像特征和语言理解，实现图像描述生成、视觉问答和基于图像的对话功能。模型支持CPU/GPU部署，提供float16、int8等多种精度配置选项。目前主要应用于图像理解和自然语言生成的研究领域。

CLUE - 中文语言理解测评数据集与基准模型排行榜

CLUE benchmarkGithubPaddlePaddle中文语言理解开源项目排行榜深度学习框架

CLUE基准提供全面的中文语言理解数据集、预训练模型、语料库和定期更新的排行榜。涵盖多种任务和难度，支持PaddlePaddle等深度学习框架。通过测试和对比不同模型的表现，推动中文自然语言处理技术的发展。

data2vec-audio-base-960h - 利用自监督学习提升语音识别效率的开源框架

Data2VecGithubHuggingfaceTransformer开源项目模型自动语音识别自监督学习语言模型

Data2Vec是一种开源模型，基于Librispeech数据集进行960小时的16kHz语音音频的预训练和微调，在语音识别领域表现优异。利用自监督学习与自蒸馏手段，Data2Vec准确提取上下文信息，优化了自动语音识别的表现。在LibriSpeech的测试中，取得了“clean”任务2.77和“other”任务7.08的词错误率（WER），体现了其在业内的竞争力。

Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术

GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

Wav2Lip - 先进的AI视频口型同步技术

GithubWav2Lip唇形同步开源项目深度学习视频处理音频处理

Wav2Lip是一个开源项目，采用先进的人工智能技术实现高精度的视频口型同步。该技术适用于各种身份、声音和语言，包括CGI人脸和合成语音。项目提供完整的训练和推理代码以及预训练模型，方便用户将任意音频与视频进行口型同步。Wav2Lip在多个基准数据集上展现出领先性能，为视频制作和内容创作领域提供了有力支持。

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