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1d-tokenizer

创新1D图像分词框架实现高效图像处理

1d-tokenizer项目开发了创新的1D图像分词框架,将256×256图像压缩至32个离散标记。该技术突破2D分词限制,提供更灵活紧凑的图像表示。相比扩散模型,生成速度提升数百倍,同时维持高质量输出。研究还深入探讨1D图像分词特性,为图像处理领域开辟新方向。

HunyuanDiT - 实现多分辨率扩散和细粒度中英文理解
GithubHunyuanDiT中英双语多轮对话开源开源项目文本生成图像
HunyuanDiT是一个多分辨率扩散变换器模型,具有细粒度的中英文理解能力。该模型采用优化的变换器结构、文本编码器和位置编码,通过迭代数据流程提升性能。HunyuanDiT支持多轮多模态对话,可根据上下文生成和优化图像。经专业评估,该模型在中文到图像生成方面达到开源模型的先进水平。
jtokkit - 专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法
GithubJTokkitJavaOpenAItokenizer开源项目自然语言处理
JTokkit是一个专为OpenAI模型设计的Java分词库,提供便捷的API,支持多种编码和解码算法如r50k_base和cl100k_base。该库无依赖,兼容Java 8及以上版本,并具备高效性能。用户可以通过Maven或Gradle轻松安装,并支持自定义编码算法。使用JTokkit,开发者能够轻松进行自然语言处理任务中的文本分词和令牌计算。
TokenFlow - 改进一致性的视频编辑方法
GithubTokenFlow开源项目扩散模型文本驱动生成式AI视频编辑
TokenFlow 利用预训练的文本到图像扩散模型,实现无需额外训练或微调的高质量视频编辑。通过帧间对应关系传播扩散特征,支持局部及全局编辑,比如改变现有物体的纹理或添加半透明效果(如烟雾、火焰、雪),同时保持输入视频的空间布局和动态效果。
internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元
4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力
InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能,其应用灵活性媲美GPT-4V,仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力,适用于大量输入输出任务。此外,项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗,并支持使用Transformers快速集成,涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。
Segment-Anything-CLIP - 整合Segment-Anything与CLIP的图像分析框架
CLIPGithubsegment-anything人工智能图像分割开源项目计算机视觉
项目通过结合Segment-Anything的分割能力和CLIP的识别功能,构建了一个高效的图像分析框架。系统可自动生成多个分割掩码,并对每个掩码区域进行分类。这种创新方法不仅提高了图像分析的精度,还为计算机视觉领域的研究和应用开辟了新途径。
Imagen - 文字生成图片的AI技术
AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型
Imagen,一种先进的AI图片生成工具,利用深度语言理解和极致的图像真实性,实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录,还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统,优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题,当前未开放源代码或公共演示版本。
open_clip - 探索前沿图像与语言对比预训练技术
GithubOpenCLIP图像识别对比学习开源项目零样本学习预训练模型
OpenCLIP是一个先进的开源深度学习项目,专注于OpenAI的CLIP模型的实现和优化。该项目在多样化的数据源和不同的计算预算下成功训练出多个高效能模型,涵盖图像和文本嵌入、模型微调及新模型开发等多个领域。通过增强图像与语言的联合理解能力,OpenCLIP显著推动了人工智能技术的发展,拓宽了其应用领域。
ViTamin - 推动计算机视觉进入新时代的可扩展视觉语言模型
GithubViTamin图像处理开源项目深度学习视觉语言模型计算机视觉
ViTamin是一系列可扩展的视觉语言模型,在图像分类、开放词汇检测和分割等任务上取得突破。以436M参数量在DataComp-1B数据集训练,实现82.9%的ImageNet零样本准确率。在7个开放词汇分割基准测试中创新纪录,并提升大型多模态模型能力。获timm和OpenCLIP官方支持,提供简单接口。ViTamin为计算机视觉领域带来新的可能性。
semantic-segmentation - 提供丰富数据集和易于定制的语义分割模型
GithubPyTorchSOTASemantic Segmentation开源项目数据集模型库
该项目提供易于使用和定制的SOTA语义分割模型,支持多种任务和数据集。适合高精度和定制应用场景,涵盖场景解析、人类解析、人脸解析等任务。特点包括多种主干网络和分割模型,支持PyTorch、ONNX、TFLite等框架的推理和导出。即将迎来重大更新,包括新的训练流程、预训练模型、教程和分布式训练支持。用户可通过详细文档和示例轻松使用并配置定制数据集,实现高效的语义分割。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
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