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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。

Av1an - 并行视频编码框架,提升编码速度和CPU利用率
Av1anGithub并行处理开源软件开源项目视频编码跨平台
Av1an是一款开源的视频编码框架,通过并行处理提高编码速度和CPU利用率。它支持目标质量模式、VMAF分析等功能,兼容多种主流编码器。Av1an可扩展性强,支持VapourSynth脚本,具备暂停恢复功能,并提供简洁的命令行界面。这个跨平台Rust应用为视频编码提供了高效解决方案。
awesome-video - 优化视频开发的全面资源集锦
Github多媒体处理开源项目播放器编码工具视频资源
该项目汇集了视频开发领域的各类资源,涵盖分析工具、AR/VR/360、字幕、会议、播放器、特定语言库、元数据和媒体处理等方面。包含丰富的学习教程、开发文档、实用工具和程序库,为不同水平的视频开发者提供全面支持。资源内容涉及FFmpeg、HLS、DASH等主流技术,并包括多个开源项目,有助于开发者深入了解和实践视频技术。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架,旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构,整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块,构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入,通过噪声增强和下采样因子进行网络调节,从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准
GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析
Video-MME是一个创新的多模态评估基准,用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对,覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。
KAIR - 多功能视频与图像增强开源工具箱,涵盖最新深度学习模型
BSRGANGithubSCUNetSwinIRUSRNetVRT开源项目
KAIR项目提供了视频超分辨率、去模糊、去噪等图像处理技术的训练和测试代码,支持如DnCNN、FFDNet、SRMD、MSRResNet、ESRGAN、SwinIR等最新模型。这些代码简洁易懂,并附有详细指南,即使是复杂的图像恢复任务也能取得高性能效果。项目定期更新,确保用户体验最新技术进展。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型,参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频,支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署,单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能,适用于小内存GPU,并可通过torch.compile加速。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
AI模型部署FastDeployGithubNLPPaddlePaddle开源项目视觉任务
高性能AI模型部署工具,支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化,适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型,涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务,满足多场景、多硬件、多平台的需求。
GPTFast - Hugging Face Transformers模型推理加速工具
GPTFastGithubHugging Face开源项目推理加速量化静态键值缓存
GPTFast是一个为Hugging Face Transformers模型优化推理速度的开源Python库。它集成了多种加速技术,如静态键值缓存、int4量化和推测解码,可将模型推理速度提升7.6-9倍。GPTFast支持torch.compile、int8量化、GPTQ int4量化等优化方法,通过简单的API调用即可应用于各类Hugging Face模型。该项目持续更新,未来计划引入更多先进的加速技术。
VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型
GithubVideoMamba多模态兼容性开源项目状态空间模型视频理解长期视频建模
VideoMamba是一种创新的视频理解模型,克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容,展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案,推动了该领域的发展。
MovieChat - 高效长视频处理工具
AIGithubMovieChat开源项目机器学习视频理解长视频
MovieChat能够在24GB显卡上处理超过1万帧的视频,与其他方法相比,GPU显存成本平均减少10000倍(21.3KB/f到约200MB/f)。它集成了视频问答、情感分析和场景理解等功能,显著提高了长视频处理的效率和准确性,适用于大型视频数据集和复杂视频场景的智能问答系统。
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