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长视频理解研究前沿进展与资源综述

长视频理解视频分析深度学习计算机视觉人工智能 Github 开源项目

这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。

文档

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目

本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

Awesome-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究

GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护

本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文，重点探讨大语言模型（LLM）的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则，旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成

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ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型，支持多种视频时长和分辨率，并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果，从而提升大型视频语言模型的理解能力。

Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型

AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉

Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念，支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频，并支持视频重渲染。相比其他方法，Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异，为视频创作提供了新的可能性。

Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源，教程、视频、实战项目和书籍推荐

GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频

详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析

BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

Gen-L-Video - 无需额外训练实现多文本条件长视频生成和编辑

Gen-L-VideoGithub多文本条件开源项目无需预训练视频编辑长视频生成

Gen-L-Video是一种扩展短视频扩散模型的视频生成方法,能实现多文本条件下的长视频生成和编辑。该方法无需额外训练即可处理数百帧的视频,并保持内容一致性。Gen-L-Video支持多语义段视频生成、平滑语义变化和视频内容编辑等功能,为长视频处理提供了一种通用解决方案。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全

Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学

这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。

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