chameleon

多模态早期融合基础模型的开源实现

Meta Chameleon 多模态模型 AI研究模型推理可视化工具 Github 开源项目

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。

FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能

FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合

FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势，开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22，超过多个知名对话模型；FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。

Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新

AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目

Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型

Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解

Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架，采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练，模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系，性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。

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。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

chug - 多模态数据训练的高效开源库

Chugging DataGithubHugging Face datasetswebdataset多模态数据训练开源项目数据处理库

chug是一个面向多模态数据训练的开源库,集成了webdataset和Hugging Face datasets的高效数据处理流程。它支持图像、文档和文本任务,提供实时PDF解码、灵活数据加载和预处理功能,并为文档阅读、视觉问答等任务设计了专用管道。尽管处于alpha阶段,chug已在多个PDF数据集上测试,可为大规模多模态模型训练提供有力支持。

mindone - 多模态理解与内容生成的开源算法库

GithubMindONEMindSporeStable Diffusion内容生成多模态开源项目

MindONE是一个专注于多模态理解和内容生成的开源仓库。它集成了Stable Diffusion、InternVL、LLaVA等AI模型，支持文本生成图像、视频和音频的pipeline。该项目还提供大规模训练、模型微调等功能，并与HuggingFace Diffusers兼容，为AI领域的研究和开发提供了全面的工具支持。

seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统

AI模型GithubSeamless多语言翻译实时翻译开源项目语音翻译

Seamless Communication项目开发了一系列AI模型，包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集，为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件，推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。

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