Awesome-Transformer-Attention

视觉变换器与注意力机制的最新研究进展

Vision Transformer 深度学习多模态学习 Transformer 注意力机制 Github 开源项目

探索视觉变换器和注意力机制的最新发展，包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用，发现创新思路。

文档

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成（RAG）和长上下文建模评估的论文和博客的存储库

GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理

本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。

Awesome-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集

AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉

该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。

awesome-multimodal-ml - 多模态机器学习最新研究与进展一览

CMUGithub多模态机器学习多模态融合多模态表示开源项目教学内容

awesome-multimodal-ml项目是多模态机器学习的综合资源库，集成了最新研究、详细教程和定期更新。它涵盖了语音、视觉、文本的深度融合技术，为学者和开发者提供一站式信息获取和学习平台，助力多模态学习研究的深入发展。

QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能

GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉

QFormer是一种创新的视觉Transformer模型，采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块，将默认窗口转换为目标四边形进行计算，从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中，QFormer在保持低计算成本的同时，性能显著优于现有的视觉Transformer模型。

Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述

Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理

Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展，同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。

AwesomeAnimeResearch - 动漫研究前沿探索从数据集到生成技术

Github动漫研究图像生成图像翻译开源项目数据集生成对抗网络

AwesomeAnimeResearch汇集了动漫和漫画相关信号处理与机器学习研究的最新成果。项目涵盖数据集构建、图像生成和翻译等多个领域，提供动漫人物识别、风格迁移和少样本学习等热门主题的研究资源。这些内容有助于推动动漫AI技术的发展与创新。

awesome-knowledge-distillation - 知识蒸馏技术研究论文资源集锦

AIGithub开源项目模型压缩深度学习知识蒸馏神经网络

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 精选计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习论文

AdapterComputer VisionGithubMultimodalParameter-Efficient Transfer LearningPrompt开源项目

本项目收录了关于计算机视觉和多模态领域的高效参数迁移学习的优秀论文。参数高效迁移学习通过修改尽可能少的参数，使得大规模预训练模型能够更好地适应各种下游任务，降低全微调带来的过拟合风险和高成本。内容包括Prompt、Adapter和Unified等方法的研究论文，是学术研究与应用开发的理想参考资源。

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