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

audio-ai-timeline - 音频AI领域2023年重大进展及模型概览

AI音频生成Github开源项目扩散模型文本转语音深度学习音乐生成

Audio AI Timeline项目追踪2023年音频生成领域AI模型进展。涵盖MusicLM、AudioLDM 2等重要模型，展示文本到音频、音乐生成和语音合成技术发展。项目记录模型发布日期、论文、代码和训练资源，为音频AI领域研究者和开发者提供参考。

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型：探索文本与图像的多模态关联

CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器

本项目实现了CLIP模型，基于PyTorch进行开发，通过训练文本和图像数据，探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用，适合多模态学习的研究者和开发者使用。

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。

bigvsan - GAN神经声码器结合切片对抗网络的创新音频生成模型

BigVSANGANGithub开源项目深度学习神经声码器语音合成

BigVSAN项目结合GAN神经声码器和切片对抗网络，旨在提高音频生成质量。该项目基于LibriTTS数据集训练，提供预训练模型及完整的代码实现。包括训练、评估和推理功能，并附有详细使用说明。在多项客观评估指标中，BigVSAN展现出优秀性能，为语音合成技术开辟新方向。

VisionVision - 优化图像合成质量，通过模型融合实现多元风格

AI绘图GithubHuggingfaceStable DiffusionVisionVision动漫开源项目模型真实感

该项目结合realistic-vision-v1.3和ZootVisionBeta模型，优化图像生成的质量与细节，尤其是在合成和眼部细节方面。VisionVision支持多种风格，包括写实与艺术表现，适用于动漫与真实感艺术创作。项目使用SuperMerger技术，提供丰富样例与提示，帮助用户生成优质图像。

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。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统

GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理

OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统，基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制，该系统能够处理图像等多种数据形式，在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发，目前主要处理图像数据，未来计划扩展到音频等更多模态。

llava-onevision-qwen2-72b-si - 多模态模型提高视觉数据交互准确率

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision准确率图像交互多模态开源项目模型预训练模型

此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

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