magvit2-pytorch

MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现

MagViT2 视频生成 AI模型 Pytorch实现语言模型 Github 开源项目

MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器，支持大规模数据集。项目包含无查找量化器，适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制，为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。

magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术

GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉

MAGVIT是一种创新的视频生成技术，采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色，能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩，展示了其在视频生成领域的应用前景。

Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破大幅提升图像分词性能

GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成

Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。

make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略

LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

vit-pytorch - 通过PyTorch实现多种视觉Transformer变体

GithubPytorchVision Transformer卷积神经网络图像分类开源项目深度学习

本项目展示了如何在PyTorch中实现和使用视觉Transformer（ViT）模型，包括Simple ViT、NaViT、Distillation、Deep ViT等多种变体。利用基于Transformer架构的简单编码器，本项目在视觉分类任务中达到了先进水平。用户可以通过pip进行安装，并参考提供的代码示例进行模型加载和预测。项目还支持高级功能如知识蒸馏、变分图像尺寸训练和深度模型优化，适用于多种视觉任务场景。

video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破

GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成

video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构，将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好，为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。

CogVideo - 开源视频生成模型，支持高效单GPU推理

CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成

CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术，实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理，生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用，获取更多技术细节和更新。

vits2_pytorch - 单阶段文本到语音转换的效率与质量提升

GithubVITS2单阶段模型对抗学习开源项目文本转语音架构设计

VITS2_pytorch是一款先进的单阶段文本到语音转换模型，采用对抗学习和架构设计改进前代产品。这一最新的非官方实现版本，旨在通过增强模型结构和训练机制，有效提升语音自然度和特征相似性，同时显著降低对音素转换的依赖，从而提高训练和推断的效率。该项目还为专业人士提供了预训练模型和多种语言的样本音频，支持开箱即用的转换学习。

parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现基于注意力的文本到图像生成

GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉

本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。

cogvlm2-llama3-caption - 视频转文本方案，助力优化文本-视频模型训练

CogVLM2-CaptionGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型视频描述视频转文本训练数据生成

CogVLM2-Llama3-Caption项目专注于将视频数据转换为文本描述，为文本-视频模型提供关键训练数据。利用先进的视频解码和文本生成技术，该工具支持精确视频转录，为包括CogVideoX在内的模型生成高质量训练素材。该模型结合了Transformer技术和灵活处理策略，可在CUDA设备上高效运行，帮助开发者高效进行视频内容分析。

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