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Seeing-and-Hearing

创新框架实现多任务视听内容生成

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。

AbSViT - 创新视觉注意力模型实现自适应分析合成
AbSViTGithub图像分类开源项目视觉注意力计算机视觉语义分割
AbSViT是一个创新视觉注意力模型,采用分析合成方法实现自适应的自上而下注意力机制。该模型在ImageNet分类和语义分割任务中表现优异,尤其在鲁棒性测试中展现出色性能。AbSViT能够适应单目标和多目标场景,并根据不同问题动态调整注意力。这一模型为计算机视觉领域开辟了新的研究方向,有望在多种视觉任务中发挥重要作用。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术,采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色,能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩,展示了其在视频生成领域的应用前景。
groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型
GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础
GLaMM是一种新型多模态AI模型,将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务,并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入,支持视觉对话和指代表达分割等功能,为视觉语言交互提供了新的解决方案。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
audio2photoreal - AI驱动的音频转人物对话视频技术
AI合成Github对话场景开源项目深度学习计算机视觉音频到真人化身
audio2photoreal项目实现了音频到逼真人物对话视频的自动转换。该开源项目集成了面部表情和全身动作生成模型,能根据音频输入合成自然的人物表情和动作。项目提供预训练模型、训练代码和数据集,便于研究者复现和改进。这一技术为虚拟人物制作和视频合成领域开辟了新的可能性。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
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。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型
Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解
Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架,采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练,模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系,性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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