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robotic-transformer-pytorch

RT1机器人控制Transformer模型的PyTorch实现

RT1机器人变形金刚计算机视觉深度学习人工智能Github开源项目

本项目是Google Robotics团队RT1（Robotic Transformer）的PyTorch实现版本。RT1是一个结合视觉和自然语言处理的机器人控制Transformer模型。该实现包含MaxViT视觉主干网络和RT1核心模型，支持视频输入和文本指令处理。项目提供简洁API，实现了条件采样和跨注意力等功能，可应用于多种机器人控制场景。

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介绍相关项目
xformers - Transformer 研究加速工具
GithubPyTorchTransformerxFormers开源项目注意力机制深度学习
xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。
GiT - 通用视觉Transformer模型实现多任务统一
GiTGithub多任务学习开源项目视觉Transformer计算机视觉语言接口
GiT是一种通用视觉Transformer模型,采用单一ViT架构处理多种视觉任务。该模型设计简洁,无需额外视觉编码器和适配器。通过统一语言接口,GiT实现了从目标检测到图像描述等多任务能力。在多任务训练中,GiT展现出任务间协同效应,性能超越单任务训练且无负迁移。GiT在零样本和少样本测试中表现优异,并随模型规模和数据量增加而持续提升性能。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理，充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰，便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理，提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板，以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型（x060版本）。
InfiniTransformer - 非官方的PyTorch和Transformers实现
Gemma modelGithubInfiniTransformerLlama3PyTorch开源项目🤗Transformers
InfiniTransformer是一个非官方的PyTorch和Transformers实现，支持Llama3和Gemma模型。包含两种Infini注意力实现类型：全模型替换和仅替换注意力层。详细介绍了从克隆仓库、安装依赖到训练和推理的步骤，便于用户快速上手和扩展。
perceiver-pytorch - Perceiver模型的PyTorch实现 迭代注意力处理多模态数据
GithubPerceiver开源项目注意力机制深度学习神经网络计算机视觉
perceiver-pytorch项目实现了Perceiver和PerceiverIO模型。这些模型采用迭代注意力机制，能够处理图像、视频和文本等多种输入数据。项目提供灵活的配置选项，包括输入通道数、频率编码和注意力头数等。通过语言模型示例，展示了PerceiverIO架构的通用性。该实现适合处理复杂多模态输入的深度学习研究和应用。项目提供了简单易用的API，支持快速集成到现有PyTorch项目中。代码实现了原论文中的核心概念，如交叉注意力和自注意力机制。此外，项目还包含了实验性的自下而上注意力版本，为研究人员提供了更多探索空间。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合：高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导，结合RNN和Transformer的优势，提供强大的LLM性能，支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练，如GPT，可用于高效文本生成，并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案，使得用户能够轻松部署在不同环境中，享有快速且节能的文本生成体验，符合现代AI开发需求。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目，专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发，支持可变长度面处理，并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能，实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性，MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
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。
detr - Transformer架构重塑目标检测流程
DETRGithubTransformer开源项目深度学习目标检测计算机视觉
DETR项目运用Transformer架构创新性地改进了目标检测方法。该方法将传统的复杂流程转化为直接的集合预测问题，在COCO数据集上达到42 AP的性能表现，同时计算资源消耗减半。DETR结合全局损失函数与编码器-解码器结构，实现了图像的高效并行处理，大幅提升了目标检测的速度和准确性。项目开源了简洁的实现代码和预训练模型，便于研究人员进行深入探索和实际应用。
awesome-decision-transformer - 基于序列模型的离线强化学习新方法
Decision TransformerGithubTransformer序列建模开源项目强化学习离线学习
Decision Transformer (DT)是一种将离线强化学习转化为条件序列建模的创新方法。本项目收集了DT相关研究论文,涵盖多智能体系统、安全强化学习、多任务学习等应用领域。通过持续追踪DT的前沿进展,为研究人员提供全面的资源,促进这一算法在各个领域的发展和应用。
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