LanguageBind_Audio

语言驱动的多模态预训练解决方案

语义对齐公开源码开源项目模型多模态 Huggingface LanguageBind 数据集 Github

LanguageBind是一个语言驱动的多模态预训练工具，在五个数据集上表现出色。该项目采用VIDAL-10M数据集，将视频、红外、深度、音频和语言模态结合，实现了跨越视觉模态的扩展。通过多视图增强和ChatGPT的结合，它提高了语言的语义表达，并支持在线和本地运行，包括音频与语言、视频与语言的相似性计算。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

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。

VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解

GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解

VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型，专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略，包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力，使其在多项视频理解任务中表现优异。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包

GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

CLAP - 音频与文本的对比学习预训练模型

CLAPGithub多模态学习开源项目机器学习音频处理预训练模型

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。

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。

VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法

GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练

VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。

LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力

AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型

LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目，致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理，在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体，包括支持高分辨率输入和视频处理的版本，以及基于不同大语言模型的实现。此外，项目还开源了训练数据和代码，为研究人员和开发者提供了宝贵资源。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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