AnomalyGPT

突破性工业异常检测方法

AnomalyGPT 工业异常检测视觉语言模型 ImageBind Vicuna Github 开源项目

AnomalyGPT是一种创新的工业异常检测方法,结合了大型视觉语言模型技术。该方法无需手动设置阈值,能自动检测工业图像中的异常,并指出其位置和特征。AnomalyGPT通过预训练的图像编码器和语言模型,利用模拟异常数据来分析工业图像及相关描述。此外,它还可以仅凭少量正常样本就能识别新类型的异常。

AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型

AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模

AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型，能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示，实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本，前者实现了四种模态的对齐，后者基于AnyInstruct数据集训练，支持灵活的多模态交互。

SingularGPT - 设备自动化的智能解决方案

ChatGPTGPT-4GithubNLP指令SingularGPT开源项目设备自动化

SingularGPT项目结合ChatGPT和GPT-4，实现自然语言驱动的设备自动化。用户通过简短文本查询，即可让SingularGPT执行相应操作，包括屏幕识别、无头服务器处理及自动化脚本生成。该项目不依赖爬虫，具备元素检测、文本检测和组件检测功能，支持x11服务器及NLP指令，安装简便，是设备自动化的领先解决方案。

Anomaly-Transformer - 创新时间序列异常检测模型的新方法

Anomaly-TransformerGithub开源项目异常检测无监督学习时间序列注意力机制

Anomaly-Transformer是一种时间序列异常检测模型，利用关联差异作为可区分标准，并结合Anomaly-Attention机制和极小极大策略提高检测效果。该模型在多个基准数据集上展现出优秀性能，为无监督时间序列异常检测领域提供了新的解决方案。

nixtla - 精准的时间序列预测和异常检测，适用于多领域的生成式预训练模型

GithubTimeGPT开源项目异常检测时间序列零样本推理预测

TimeGPT是一款生成式预训练模型，专注于时间序列分析，支持零样本推断。该模型可应用于零售、电力、金融、物联网等多个领域，通过简洁的代码实现精准的预测与异常检测。TimeGPT提供灵活的API访问，兼容多种编程语言和平台。基于大规模数据集的训练，它在多种频率下的预测表现卓越，特别适合需要快速、精确时间序列分析的应用。

XrayGPT - 胸部X光智能分析与报告生成系统

AI医疗GithubXrayGPT医疗视觉语言模型开源项目放射学报告胸部X光

XrayGPT是一个结合医学视觉语言模型技术的人工智能项目，专注于胸部X光片分析和报告生成。该系统整合了经过微调的Vicuna语言模型和MedClip医学视觉编码器，通过线性变换实现对齐。XrayGPT经过大量医患对话和放射学对话训练，可生成准确、清晰的X光分析摘要，为放射科医生提供辅助支持。

SecGPT - 专注网络安全的AI模型助力智能化防御

GithubSecGPT人工智能大模型开源项目网络安全训练

SecGPT是一个面向网络安全领域的大型语言模型。它可用于漏洞分析、溯源分析、流量分析和攻击研判等多种安全任务。该模型采用自主开发的训练代码以节省显存，并结合高质量的网络安全数据集和DPO强化学习技术，提高了输出质量。SecGPT为网络安全工作提供智能辅助，有助于增强防御能力。

InternGPT - 基于非语言指令的视觉互动系统

DragGANGithubHuskyImageBindInternGPTiGPT开源项目

InternGPT允许用户通过点击、拖拽和绘图与ChatGPT进行视觉交互，优化了视觉任务处理的效率和准确性。该系统集成了辅助控制机制和高质量的视觉语言模型Husky，支持多模态对话、图像生成和编辑等功能，适用于复杂的视觉场景。

GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统

GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型

GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。

anomalib - 视觉异常检测算法开发与部署工具库

AnomalibGithubOpenVINO基准测试开源项目异常检测深度学习

Anomalib是一个专注于视觉异常检测的开源深度学习库。它提供多种先进算法实现，支持模型训练、推理、基准测试和超参数优化。该库基于Lightning框架开发，简化了代码结构，并支持模型导出为OpenVINO格式以加速推理。Anomalib还包含便捷的推理工具，方便用户快速部署异常检测模型。其模块化设计和完善的文档使其成为研究和应用视觉异常检测的理想工具。

DiffusionGPT - LLM驱动的多功能文本转图像生成系统

DiffusionGPTGithub人工智能图像生成大语言模型开源项目文本生成图像

DiffusionGPT是一个利用大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。该系统能适应多种类型的提示，并整合专业领域模型。DiffusionGPT通过LLM技术，提供了一个统一的生成平台，可处理多样化的输入并生成图像。项目提供开源代码、在线演示和使用指南，方便研究人员和开发者进行实验和应用。

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