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

clap-htsat-fused - 对比语言与音频学习中的多任务性能提升

CLAPGithubHuggingface多模态表示学习对比学习开源项目模型零样本音频分类音频表示

CLAP项目使用对比语言-音频预训练模型结合音频编码器与文本编码器，提升多模态学习表现。该模型支持文本到音频检索、零样本音频分类及监督音频分类等多项任务。通过特征融合机制和关键词到字幕增强，CLAP能高效处理不同长度的音频输入。所发布的LAION-Audio-630K数据集及模型在文本到音频检索和零样本音频分类中表现优异，适用于零样本音频分类及音频、文本特征提取。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉

Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型，可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术，生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色，主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制，但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途，不适用于生成事实性或真实性内容。

SoundStorm - 并行音频生成技术探索的非官方PyTorch实现

GithubSoundStorm并行处理开源项目深度学习语音合成音频生成

SoundStorm是一个基于谷歌研究的并行音频生成项目的非官方PyTorch实现。该项目采用掩码离散扩散方法，使用HuBERT提取语义并预测声学特征。与原版不同，本实现创新性地使用浅层U-Net组合码本。项目提供完整的数据准备、训练和推理指南，为研究人员提供了探索并行音频生成技术的实用框架。

iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法

GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率

iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。

MM-Interleaved - 创新交错图文生成模型

GithubMM-Interleaved图像文本多模态开源项目生成模型预训练

MM-Interleaved是一种新型交错图文生成模型，采用创新的多模态特征同步器MMFS。它能分析高分辨率图像的多尺度特征，生成精确文本描述和匹配图像。该模型在多模态理解和生成任务中表现出色，可适用于多种应用场景。

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。

Video-LLaVA-7B-hf - 基于LLM的统一视觉模型实现图像和视频的智能处理

GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型开源项目模型视觉识别视频分析语言模型

Video-LLaVA是一个基于Vicuna-13b的开源多模态模型，通过统一的视觉表示编码器实现图像和视频内容的并行处理。该模型采用语言对齐投影方式，无需图像-视频配对数据即可完成训练。模型支持图像和视频的混合输入，可应用于内容理解、问答和描述等视觉分析任务。

AudioLCM - 基于潜在一致性模型的文本到音频生成系统

AudioLCMGithub开源实现开源项目文本生成音频潜在一致性模型高质量音频生成

AudioLCM是一个开源的文本到音频生成系统，基于潜在一致性模型。该项目提供完整实现代码和预训练模型，支持高效生成高质量音频内容。AudioLCM在ACM-MM'24会议被接受，并在GitHub和HuggingFace平台发布。研究人员可使用预训练模型进行推理，或按指南准备数据集训练自定义模型。项目还包含数据集处理、变分自编码器训练等功能。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

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