Seeing-and-Hearing

创新框架实现多任务视听内容生成

视频音频生成多模态生成扩散模型 ImageBind 跨模态生成 Github 开源项目

Seeing-and-Hearing项目提出了一种优化框架，用于跨模态和联合视听内容生成。该方法使用预训练的ImageBind模型连接独立的视频和音频生成模型，实现双向条件生成和联合视听生成。这一技术适用于视频到音频、音频到视频、图像到音频等多种任务，为内容创作提供了新的可能。

文档

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成

AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成

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。

Awesome-Talking-Head-Synthesis - 最新音频驱动和神经辐射场技术在数字人头像生成中的应用

3DGithubNeRFTalking Head Synthesis开源项目数据集音频驱动

这个项目收集了生成对抗网络(GANs)和神经辐射场(NeRF)在说话头合成领域的相关研究。内容包括图像和音频驱动的说话头生成技术、数据集、研究综述和代表性工作。从2D到3D、单模态到多模态,项目全面展示了说话头生成的技术发展,为相关研究提供参考资料。

SALMONN - 通用听觉能力赋能大语言模型实现音频输入的多模态理解

GithubSALMONN人工智能大语言模型开源项目语音识别音频处理

SALMONN是清华大学和字节跳动共同开发的大语言模型，能处理语音、音频和音乐输入。通过结合Whisper和BEATs编码器，SALMONN实现了多语言语音识别、翻译和音频-语音推理等功能。该模型可理解多种音频输入并执行文本和语音指令，展现了跨模态能力，推动了具听觉能力的人工智能发展。

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。

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。

VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS

GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验

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。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解

LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型，它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务，支持多图像和多提示生成，适用于广泛的视觉理解应用。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术

CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成

CV-VAE是一种视频变分自编码器，专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型（如SD 2.1和SVD）兼容，用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重，支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。

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