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Video-MME

全面评估多模态大语言模型视频分析能力的基准

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。

MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究
GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型
MMSA是一个多模态情感分析统一框架,集成15种先进MSA模型,支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具,方便使用。结合MMSA-FET工具包,可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台,助力相关领域的深入研究与创新。
VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型
VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记,实现跨多模态输入的统一嵌入表达,高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练,并在36个数据集上进行评估,Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录,供用户在GitHub仓库克隆下载,通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算,助力模型运用。
LanguageBind_Video_merge - 实现多模态与语言的语义对齐
GithubHuggingfaceLanguageBindVIDAL-10M多模态预训练应急零样本开源项目模型视频语言
LanguageBind项目提出一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言对齐视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法无需中间模态,性能优异。项目构建了VIDAL-10M数据集,包含1000万条多模态数据及对应语言描述。通过多视角增强和ChatGPT优化的语言描述,为各模态创建了语义空间。该方法在多个数据集上达到了最先进水平。
Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述
GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成
本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态,重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源,展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。
llmeval-1 - 系统评估中文大语言模型的创新研究项目
GithubLLMEVAL-1大模型大语言模型评测开源项目排行榜评测方法
LLMEVAL-1项目致力于系统研究大语言模型评价方法。该项目涵盖17个大类、453个问题,内容包括事实性问答、阅读理解和框架生成等多个领域。评测采用分项和对比两种方式,从正确性、流畅性、信息量、逻辑性和无害性五个维度进行。LLMEVAL-1通过结合众包和专业评测,为中文大语言模型提供了全面、客观的评估基准。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
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。
Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型视觉理解视频分析
本项目是一个多模态视觉语言模型,具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容,并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入,该模型提升了视觉处理能力。此外,项目还提供了便于快速部署的工具包,助力处理各类视觉任务。
MixEval - 动态更新的大语言模型评测基准
GithubLLM评估MixEval动态评估基准测试开源项目模型排名
MixEval是一个动态更新的大语言模型评测基准,结合现有基准和真实用户查询构建而成。该基准在保持高准确度的同时,实现了快速、低成本和可重复的评测。MixEval提供更全面、公平的查询分布,并通过定期更新机制避免数据污染。作为一个高效可靠的评测工具,MixEval适用于各类大语言模型研究和应用场景。
HD-VG-130M - 大规模文本-视频对数据集助力AI视频生成研究
GithubHD-VG-130M学术研究开源项目数据集文本到视频生成高清无水印
HD-VG-130M是一个包含1.3亿对高清、宽屏、无水印的开放域文本-视频对的大规模数据集。专为AI视频生成研究设计,即将推出经过文本、动作和美学筛选的4000万高质量子集。目前已被50多家学术机构使用,仅限学术研究用途。研究者可通过Google Drive获取数据,并须遵守相关许可协议。
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