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FAST-VQA-and-FasterVQA

开源高效视频质量评估框架

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

video2dataset - 快速构建大规模视频数据集的开源工具
Githubvideo2dataset分布式处理开源项目数据预处理视频下载视频数据集
video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。
FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
VSGAN-tensorrt-docker - 基于TensorRT的视频超分辨率和帧插值加速方案
GithubTensorRT帧插值开源项目深度学习加速视频处理超分辨率
该项目利用TensorRT加速视频超分辨率和帧插值模型,致力于提供最快的推理速度。支持Rife、RealCUGAN、GMFupSS等多种模型架构,同时提供CUDA和TensorRT版本。项目集成了自动去重、镜头边界检测等功能,并支持多GPU。通过Docker,可以方便地部署和使用这些高性能模型。
FasterLivePortrait - 高效实时AI人像动画生成框架
AI换脸FasterLivePortraitGithubONNXTensorRT实时渲染开源项目
FasterLivePortrait是一个高效的实时AI人像动画生成框架。基于TensorRT优化,在RTX 3090 GPU上可实现30+ FPS的速度。支持ONNX模型转换,便于跨平台部署。主要特性包括原生gradio应用支持、多人脸同时推理和动物模型。项目提供Docker环境,支持Windows一键运行,并兼容macOS系统。该框架为开发者提供了灵活高效的实时人像动画生成功能。
CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术
CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成
CV-VAE是一种视频变分自编码器,专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型(如SD 2.1和SVD)兼容,用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重,支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。
Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation - 视觉生成评估方法全面汇总
Github图像生成开源项目生成模型视觉生成评估视频生成评估指标
该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。
stable-fast - 优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架
CUDADiffusersGithubPyTorchStable FastTorchScript开源项目
stable-fast是一个优化HuggingFace Diffusers推理性能的轻量级框架,支持NVIDIA GPU。相比TensorRT和AITemplate需要几十分钟的编译时间,stable-fast仅需几秒钟即可完成模型编译。主要特色包括动态形状、低精度计算和多种算子融合。它还兼容ControlNet和LoRA,并支持最新的StableVideoDiffusionPipeline,是加速PyTorch推理的有效工具。
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。
VQAScore: Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation - 精确衡量文本到视觉生成质量的新方法
AI工具CLIP-FlanT5GenAI-BenchVQAScore文本到视觉生成式AI
VQAScore网站展示了一种创新的评估标准,着重于文本生成视觉内容的质量验证。依托CLIP-FlanT5模型,VQAScore提供了比传统CLIPScore更符合人类直觉的评分,适用于复杂图文组合的处理,如属性结合和空间关系。此外,网站引入了GenAI-Bench,一种综合性文本到视觉生成基准,支持对当前高级别生成模型的挑战和重复性验证,助力研究人员进行深入分析和开发更精良的生成模型。
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型,通过集成图像和视频编码器,实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征,大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准,为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
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