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VisorGPT

通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS

VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验,展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频,了解如何应用这项前沿技术。

AnomalyGPT - 突破性工业异常检测方法
AnomalyGPTGithubImageBindVicuna工业异常检测开源项目视觉语言模型
AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。
llm-viz - 交互式3D可视化展示GPT网络模型推理过程
Brendan BycroftCPU模拟GithubLLM可视化交互式3D模型开源项目项目展示
LLM-viz是一个开源项目,提供3D交互式模型可视化GPT网络推理过程。基于OpenAI的GPT-2和GPT-3拓扑结构,通过字母排序演示网络运行。支持渲染不同规模网络,包括小型GPT-2模型。该工具有助于理解大型语言模型的内部工作机制,为AI研究和教育提供直观参考。
Awesome-GPTs - OpenAI平台GPT模型精选资源库
AI助手GPTsGithubOpenAI写作辅助学习工具开源项目
Awesome-GPTs汇集OpenAI平台上创新实用的GPT模型,涵盖学术研究、写作、教育、编程等多个领域。该项目展示顶级GPT模型,鼓励社区参与,为AI爱好者和开发者提供探索和分享平台。用户可根据需求选择合适的GPT工具,提升工作效率和学习体验。
Awesome-Multimodal-Prompts - GPT-4V多模态提示词集锦 助力视觉AI应用开发
DALL·E 3GPT-4VGithubMultimodal Prompts图像生成多模态AI开源项目
Awesome-Multimodal-Prompts收录了针对GPT-4V的多模态提示词集合,包括图像识别、视频理解和代码生成等领域的实用示例。这些提示词展示了GPT-4V的视觉分析能力,可用于图像到文本的智能转换,为多模态AI应用开发提供参考。该项目汇集的提示词示例有助于开发者探索和利用GPT-4V的多模态功能。
VAR - 通过大规模预测生成可扩展图像的视觉自回归模型
GPT风格模型GithubVAR可视化自回归建模图像生成开源项目扩散模型
VAR模型利用创新的'下一尺度预测'策略,重塑自回归图像学习方式,优于传统扩散模型。它适用于多种图像生成任务,展现出优秀的尺度预测与型态泛化能力。现可通过FoundationVision/var进行交互体验。
Guided-pix2pix - 引导式图像转换,双向特征变换的创新应用
Github双向特征转换图像翻译开源项目深度学习神经网络计算机视觉
Guided-pix2pix项目推出创新的图像转换方法,运用双向特征变换技术提高引导式图像生成的精确度。该方法在姿势迁移、纹理迁移和深度上采样领域展现出优异性能,生成的图像质量更高、更贴合引导信息。项目开放完整代码和预训练模型,为研究人员提供便利的实验和开发环境。
GPTs Store - OpenAI GPTs创新应用展示与交流中心
AI工具ChatGPTGPTs StoreOpenAI人工智能开发者工具
GPTs Store汇集了OpenAI最新GPT模型应用,是AI技术前沿的展示平台。提供热门与创新GPTs浏览、分享功能,涵盖多样化人工智能应用场景。开发者可提交作品,用户可探索最新AI技术。作为GPT技术交流中心,网站推动人工智能应用创新,连接AI爱好者与专业人士,构建活跃的技术社区。GPTs Store致力于展示GPT技术的多样性,为人工智能爱好者提供探索和交流的空间,推动AI领域的持续发展与创新。
azure-openai-samples - Azure OpenAI的GPT基础知识、实际案例及解决方案
AI绘图AzureGPTGithubOpenAI开源项目自然语言处理
本项目提供了使用Azure OpenAI提供的GPT的基础资源,包括快速上手指南、实际使用案例以及端到端的解决方案。通过这些资源,用户可以了解GPT在聊天机器人、客户服务、内容生成、问答系统、文本摘要和情感分析等应用中的实际使用情况,并通过贡献和更新保持与技术发展的同步。项目基于GPT 3.5,并将在GPT-4可用时更新。
GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型
GLEEGithub多任务模型实例分割开源项目目标检测计算机视觉
GLEE是一个通用对象基础模型,在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务,并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力,可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文,研究团队计划开源相关代码和预训练模型。
attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制
GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理
此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制,展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具,支持多输入序列分析,提升了模型理解,并在多个应用场景中展现其实用性。
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