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VLN-BEVBert

多模态地图预训练助力语言引导导航

BEVBert视觉语言导航多模态地图预训练空间感知交叉模态推理Github开源项目

BEVBert项目为视觉语言导航(VLN)任务开发了新型地图预训练范式。通过结合局部度量地图和全局拓扑地图，该方法平衡了VLN的短期推理和长期规划需求。在R2R、R2R-CE、RxR和REVERIE四个VLN基准测试中，BEVBert展现出领先性能。项目开源了完整代码，并提供详细指南，便于研究人员复现实验和进行深入研究。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型，通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征，显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节，并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征，增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调，MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉
LERF是一个创新的3D场景理解项目，结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互，生成高质量相关性图，支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项，与Nerfstudio集成，并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展，为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
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。
LL3DA - 3D环境下的多模态语言和视觉互动助手
3D环境3D语言模型GithubLL3DA开源项目点云视觉交互
LL3DA是一种大型语言3D助手，能够在复杂的3D环境中响应视觉和文本交互。现有的多模态模型在3D场景理解中的挑战使得LL3DA采用点云直接作为输入，从而减少计算负担并提升性能。实验结果表明，LL3DA在3D密集描述和3D问答任务上优于其他3D视觉语言模型。其开源代码和预训练模型权重允许用户训练定制模型，并进一步拓展到更大规模的3D视觉语言基准上。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。
LanguageBind_Audio - 语言驱动的多模态预训练解决方案
GithubHuggingfaceLanguageBind公开源码多模态开源项目数据集模型语义对齐
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。
RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架
GithubRLAIF-V人工智能反馈可信性多模态大语言模型开源开源项目
RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架，通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法，有效减少模型幻觉，提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究
GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练
Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果，包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集，以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型，和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议，代码和数据集已公开，社区成员可以贡献和提出建议。
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