Multimodal-Toolkit

通用多模态数据与文本特征融合工具包

Multimodal Transformers HuggingFace Transformers Python 分类任务回归任务 Github 开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

文档

multimodal - PyTorch多模态模型开发框架

GithubPyTorchTorchMultimodal多模态模型开源项目机器学习深度学习

TorchMultimodal是基于PyTorch的多模态模型开发框架，提供模块化构建块和预训练模型，支持ALBEF、BLIP-2、CLIP等多种架构。该框架包含训练、微调和评估示例，可用于构建内容理解和生成模型。TorchMultimodal整合了PyTorch生态系统，便于研究人员复现和开发先进的多模态多任务模型。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架

GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉

Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架，可处理12种不同模态的数据，包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法，支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现，为多模态AI研究提供了有力支持。

multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架

Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别

multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研

Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述

这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。

MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准

BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习

MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准，用于多模态表征学习，覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道，简化数据加载、实验设置和模型评估，确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具，适用于零样本学习

BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目

提供先进的上下文字话题模型工具，支持BERT等预训练语言模型，适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型，能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型，CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类，并附有详细教程和文档，帮助用户快速上手，提升话题建模效果。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

multimodal-maestro - 多模态AI模型控制与高效提示策略框架

AI提示GithubMultimodal-MaestroPython图像处理大型多模态模型开源项目

multimodal-maestro是一个开源框架，旨在增强对大型多模态AI模型的控制能力。该项目提供先进的提示策略，使模型能够执行复杂的视觉理解任务。支持图像标注、掩码生成等功能，并具有简洁的API设计。multimodal-maestro能够充分发挥GPT-4V等多模态模型的潜力，实现更精准的视觉分析和处理。

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