best_AI_papers_2023

2023年人工智能领域重大突破性研究概览

AI 深度学习计算机视觉生成模型 diffusion模型 Github 开源项目

本项目整理了2023年人工智能领域的重大突破性研究,涵盖生成式AI、机器人技术等热点方向。汇总了语音合成、图像编辑、音乐生成、视频处理、多模态语言模型等前沿技术的代表性论文,并提供视频讲解、深度分析文章和代码实现(如有)。这份精选资料展示了AI技术的最新进展,为业内人士提供了宝贵的学习参考。

Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览

3D生成GithubText-to-3D开源项目扩散模型生成式AI神经辐射场

Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新，并提供教程视频和引用信息，为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。

Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总

Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展

GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理

这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。

Awesome-Controllable-Generation - 可控生成技术前沿 ControlNet到DreamBooth及最新进展

Github人工智能可控生成开源项目扩散模型文本到图像深度学习

该项目收集了扩散模型中可控生成的前沿论文和资源,涵盖ControlNet、DreamBooth等开创性工作及图像、视频、3D生成的最新应用。内容包括精细合成控制、主题驱动生成和复杂布局操作等技术,汇集80余篇精选论文,全面覆盖可控生成领域的多种技术和应用,为相关研究者提供重要参考。

LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述

GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述

graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展

GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉

该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。

awesome-ai-tools - AI工具与大语言模型推荐

AI工具GithubOpenAI开源项目搜索引擎生产力工具聊天机器人

全面了解各种顶级生成式AI工具与大语言模型，如OpenAI API、ChatGPT和Claude 3等。从文本生成、编程到图像、视频和音频生成，这里提供最完整的AI工具推荐，并支持免费提交和展示自己的AI产品。探索最新AI工具，紧跟技术创新前沿。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目

LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选

Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习

本文档收录了关于大型语言模型（LLMs）规划能力的多篇研究论文，涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息，如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源，帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。

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