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Macaw-LLM

多模态数据与语言模型的前沿整合技术

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据,创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型,实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调,创建了丰富的多模态指令数据集,涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略,展示出强大的多模态处理能力,有效提升了跨模态数据的解析和理解。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总
Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解
该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果,包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向,提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准,为研究人员提供全面参考。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
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。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术
CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目
VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型,增加图像编码模块,实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版,提供推理代码和部署脚本,并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化,扩展应用场景。
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