OmniTokenizer

联合图像视频标记器实现高效视觉生成

OmniTokenizer 视觉生成图像视频联合标记器 VQVAE 语言模型 Github 开源项目

OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器，采用单一模型和权重，提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性，可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具，支持VQVAE和VAE版本，为视觉生成研究提供基础设施。

文档

titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架

GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习

TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架，源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token，实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法，支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目，为高效图像处理提供了新的解决方案。

OmniEvent - 多模型事件抽取框架支持多种范式和语言

GithubOmniEvent事件抽取开源项目数据处理模型训练评估方法

OmniEvent是一个开源事件抽取工具包，支持事件检测和事件论元抽取。它覆盖多种范式，如令牌分类、序列标注、机器阅读理解和序列到序列等，在英文和中文数据集上提供统一评估。采用模块化实现，具有可扩展性，支持大型模型训练和推理，易用性高，兼容Transformers库。

Omost - 将大型语言模型转化为图像生成工具

AI绘画CanvasGithubLLMOmost图像生成开源项目

Omost是一个将大型语言模型的编码能力转化为图像合成能力的开源项目。它提供基于Llama3和Phi3的预训练模型，通过虚拟Canvas代理生成图像。项目使用多样化的训练数据，包括真实标注、自动提取数据、强化学习和GPT4多模态能力调优，以提升图像生成质量。

OmniCorpus - 百亿级图文交错数据集推动多模态AI研究新高度

GithubOmniCorpus图像文本交错多模态数据集大规模数据开源项目数据处理管道

OmniCorpus是一个大规模多模态数据集，包含86亿张图像和1,696亿个文本标记。该数据集提供中英双语内容，涵盖从网站和视频平台提取的文本和视觉文档，具有高度的数据多样性和灵活性。与之前最大的数据集LAION-5B相比，OmniCorpus在图像和文本规模上分别大1.7倍和12.5倍，同时保持了优秀的数据质量。研究表明，基于此数据集训练的模型在图像描述和视觉问答等任务中表现出色。OmniCorpus采用流式数据格式，可适应多种数据结构，包括纯文本语料库、图文对和交错数据格式。这一特性使其在自然语言处理、计算机视觉和多模态AI等领域的研究和应用中具有广泛潜力。

omnigenxl-nsfw-sfw - 基于ModelsLab的全能AI图像生成工具

API接口GithubHuggingfaceModelsLabOmnigenXL人工智能图像生成开源项目模型

ModelsLab平台开发的图像生成工具，具备提示词优化、安全检查、多语言等核心功能。支持生成各类风格的逼真图像，提供免费API密钥申请，可通过Python、PHP等主流编程语言快速接入使用。该工具适合开发者将AI图像生成能力整合到应用项目中。

VideoTuna - 多模型集成的AI生成解决方案

AI视频生成GithubVideoTuna图像到视频开源项目文本到视频视频自动化

VideoTuna项目集成多种AI视频生成模型，支持从文本到视频、图像到视频及文本到图像的生成任务。该项目提供全方位的视频生成流程，涵盖预训练、持续训练、后续对齐和微调操作。平台包含U-Net与DiT结构的生成模型，并推出3D视频VAE和可控人脸视频生成模型，为开发者提供提升视频生成自动化和效果的工具。

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。

tiktoken - 为OpenAI模型优化的高性能BPE分词器

BPEGithubOpenAItiktoken分词器开源项目性能优化

tiktoken是一款为OpenAI模型优化的BPE分词器。该工具提供快速的文本编码和解码功能，支持多种编码方式，易于集成到Python项目中。相较于其他开源分词器，tiktoken的性能提升了3-6倍。除了标准功能外，tiktoken还包含教育性子模块，有助于理解BPE算法原理。此外，该工具支持自定义扩展，可满足特定应用需求。

Open-MAGVIT2 - 自回归视觉生成新突破大幅提升图像分词性能

GithubOpen-MAGVIT2图像分词器大规模词表开源项目自回归模型视觉生成

Open-MAGVIT2是一个创新的自回归视觉生成项目，采用无查找技术和262144大小的码本，克服了VQGAN的局限性。该项目用PyTorch重新实现MAGVIT2分词器，在图像分词方面取得显著进展，8倍下采样时rFID达到0.39。项目致力于推动自回归视觉生成领域发展，目前处于积极开发阶段，未来计划拓展至视频生成领域。

omdet-turbo-swin-tiny-hf - 实时开放词汇目标检测模型支持批量多任务处理

GithubHuggingfaceOmDet-Turbo图像识别开源项目机器学习模型目标检测零样本分类

这是一款基于Transformer的开放词汇目标检测模型。它支持零样本检测，能够识别指定的任意类别目标。该模型的特色在于支持批量处理多张图像，允许为每张图像设置不同的检测类别和任务描述。通过简洁的API接口，该模型可以方便地集成到各种计算机视觉应用中，实现高效的实时目标检测。

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