multi_token

将多模态嵌入到大语言模型的开源框架

multi_token 多模态嵌入大语言模型图像识别语音识别 Github 开源项目

multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。

e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略

E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型

E5-V框架通过调整多模态大型语言模型，有效实现多模态嵌入，提高不同输入之间的连接能力，即便不进行微调。其提出的单模态训练方法，仅训练文本对，表现超过多模态训练。

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-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述

GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成

本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态，重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源，展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。

llavanext-qwen-siglip-tokenizer - 整合多模态模型的开源项目探索图像与文本处理新方向

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理

该项目整合了LLaVA、Qwen和SIGLIP等先进多模态模型的功能，基于Transformers库开发高效tokenizer。它支持视觉问答和图像描述等跨模态任务，为计算机视觉和自然语言处理的交叉研究提供了实用工具。该项目旨在提供一个强大的图像-文本处理框架，为研究人员和开发者探索和应用多模态AI提供便捷途径，有望在相关领域带来突破性进展。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

OmniTokenizer - 联合图像视频标记器实现高效视觉生成

GithubOmniTokenizerVQVAE图像视频联合标记器开源项目视觉生成语言模型

OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器，采用单一模型和权重，提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性，可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具，支持VQVAE和VAE版本，为视觉生成研究提供基础设施。

chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现

AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

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。

multimodal-maestro - 多模态AI模型控制与高效提示策略框架

AI提示GithubMultimodal-MaestroPython图像处理大型多模态模型开源项目

multimodal-maestro是一个开源框架，旨在增强对大型多模态AI模型的控制能力。该项目提供先进的提示策略，使模型能够执行复杂的视觉理解任务。支持图像标注、掩码生成等功能，并具有简洁的API设计。multimodal-maestro能够充分发挥GPT-4V等多模态模型的潜力，实现更精准的视觉分析和处理。

LanguageBind_Image - 基于语言实现多模态预训练绑定

GithubHuggingfaceICLRLanguageBind多模态开源项目数据集模型视频语言预训练

LanguageBind是一种创新的多模态预训练方法,通过语言将视频、音频、深度图像等不同模态绑定。该项目提出了包含1000万条多模态数据的VIDAL-10M数据集,并在多个模态任务上实现了领先性能。LanguageBind无需中间模态即可扩展到检测等任务,开源了全部模态预处理代码和API接口,为多模态AI研究提供了有力工具。

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