MultiModal_BigModels_Survey

大规模多模态预训练模型综合调研

多模态预训练模型大规模模型综述深度学习人工智能 Github 开源项目

这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限

GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力

MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集，为多模态AI技术的发展做出了贡献。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解

GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。

ML-Papers-of-the-Week - 每周的ML顶级论文

AI安全ChatGPTGithubLLMsmultimodal models大规模语言模型开源项目

The 'ML-Papers-of-the-Week' project curates pivotal machine learning research papers weekly, serving as a prime resource for AI researchers, practitioners, and enthusiasts eager to explore cutting-edge innovations and trends in AI.

VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合

GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法

本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法，并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向，让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。

Multimodal-Toolkit - 通用多模态数据与文本特征融合工具包

GithubHuggingFace TransformersMultimodal TransformersPython分类任务回归任务开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

Video-MME - 全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准

GithubVideo-MME人工智能基准评估多模态大语言模型开源项目视频分析

Video-MME是一个创新的多模态评估基准，用于评估大语言模型的视频分析能力。该项目包含900个视频和2,700个人工标注的问答对，覆盖多个视觉领域和时间跨度。其特点包括视频时长多样性、类型广泛性、数据模态丰富性和高质量标注。Video-MME为研究人员提供了一个全面评估多模态大语言模型视频理解能力的工具。

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