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Awesome-MIM

掩码图像建模在自监督表示学习中的应用与发展

Masked Image Modeling自监督学习计算机视觉Transformer深度学习Github开源项目

该项目汇总了掩码图像建模（MIM）及相关的自监督学习方法。涵盖了从2008年以来的主要自监督学习研究，并展示了其在自然语言处理和计算机视觉领域的发展历程和关键节点。所有内容按时间顺序排列并定期更新，包括相关论文、代码和框架的详细信息，旨在帮助研究者深入理解和应用MIM方法。欢迎贡献相关文献或修正建议。

GithubGithub论文论文
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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。
Awesome-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型
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本页面提供与大模型（LMs）可信度相关的多维度资源，特别是多模态大模型（如视觉语言模型和扩散模型）。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式，适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。
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MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
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该项目列出了多个优秀的开源项目和应用，均与Hugging Face库集成，为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库，提升自然语言处理任务的效率和效果。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
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这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。
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