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多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型

video_features是一个开源的视频特征提取框架,支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型,VGGish声音识别模型,以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理,可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活,适用于视频分析相关的研究和应用。

Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向,提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait,项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展,为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D,专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成,旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布,支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果,适用于研究及教育用途。
MotionBERT - 多任务人体运动表征学习框架
GithubMotionBERT人体动作表示姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MotionBERT是一个多任务人体运动表征学习框架,整合了3D人体姿态估计、基于骨骼的动作识别和人体网格恢复等任务。该项目提供预训练模型和下游任务实现,支持自定义视频推理和生成以人为中心的视频表征。MotionBERT在多个基准测试中展现出优异性能,为人体运动分析研究提供了一个统一且高效的解决方案。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
awesome-multimodal-ml - 多模态机器学习最新研究与进展一览
CMUGithub多模态机器学习多模态融合多模态表示开源项目教学内容
awesome-multimodal-ml项目是多模态机器学习的综合资源库,集成了最新研究、详细教程和定期更新。它涵盖了语音、视觉、文本的深度融合技术,为学者和开发者提供一站式信息获取和学习平台,助力多模态学习研究的深入发展。
i-Code - 打造集成可组合的多模态人工智能框架
GithubProject i-Code基础模型多模态人工智能开源项目文档智能视觉问答
i-Code是一个致力于多模态人工智能研究的开源项目。它提供了多个版本的多模态基础模型,包括i-Code V1、V2和V3(CoDi),以及i-Code Studio框架。项目还涉及多模态文档智能和基于知识的视觉问答技术。i-Code为AI领域提供了集成视觉、语言和语音的多模态工具,促进了人工智能的跨领域发展。
timesformer-base-finetuned-k600 - 采用空间时间注意力的视频分类技术,提升视频理解能力
GithubHuggingfaceKinetics-600TimeSformer开源项目模型深度学习空间时间注意力视频分类
TimeSformer模型运用空间时间注意力机制进行视频分类,能够识别Kinetics-600中的600种标签。该工具旨在提升视频理解的准确性,提供简便的视觉分析能力。
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。
fvcore - FAIR开发的轻量级计算机视觉库 提供核心共享功能
FAIRGithubPyTorchfvcore开源项目深度学习计算机视觉
fvcore是FAIR开发的轻量级计算机视觉库,为多个框架提供核心共享功能。它包含常用PyTorch组件、FLOP计数工具、参数计数、BatchNorm统计重计算和超参数调度器等特性。该库支持Detectron2、PySlowFast和ClassyVision等项目,所有组件经过严格测试,兼容Python 3.6+和PyTorch环境。
LanguageBind_Video_FT - 基于语言的多模态预训练方法扩展到N种模态
GithubHuggingfaceICLRLanguageBind多模态开源项目模型视频语言预训练
LanguageBind是一种基于语言的多模态预训练方法,将视频-语言预训练扩展到视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法以语言作为不同模态间的桥梁,无需中间模态即可实现高性能。项目提出了包含1000万条数据的VIDAL-10M数据集,涵盖5种模态。通过多视角增强的描述训练,LanguageBind在多个下游任务中展现出优异性能。
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