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Emu

多模态AI模型 图像文本智能生成的新突破

Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列,包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力,能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异,超越了许多现有模型。作为通用基础模型,Emu适用于广泛的应用场景,如智能创作、视觉分析等,代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步,为下一代AI技术发展铺平道路。

Emu3-Gen - 统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解
AI生成Emu3GithubHuggingface图像处理多模态模型开源项目模型深度学习
Emu3采用单一变换器架构,将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式,该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比,Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。
Emu3-VisionTokenizer - Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能
Emu3GithubHuggingface人工智能图像生成多模态模型开源项目模型视频生成
Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。
EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型
EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换
EMO是一种音频到视频的扩散模型,可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,将音频输入转化为面部表情和头部动作,增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力,可提供更真实的视觉体验。
chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现
AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理
Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集,支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。
emi - AI驱动的动漫风格插画生成工具 支持商用创作
AI绘图EmiGithubHuggingfaceStable Diffusion XL商用利用开源项目模型画像生成AI
Emi是一款AI艺术生成工具,由AI Picasso公司开发。它采用Stable Diffusion XL 1.0技术,专门用于创作动漫风格插画。Emi的特点是支持商业用途,且训练数据不含未授权转载图像,确保了生成内容的合法性。用户可通过在线演示或下载模型文件使用Emi。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐
ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐
ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合,提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练,ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件,并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径,展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型,通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分,该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本,支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练,适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
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