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

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉

VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉

LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型，通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型，它展现出强大的视频理解和跨场景能力，实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成，为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。

VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法

GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练

VILA是一种新型视觉语言模型，采用大规模交错图像-文本数据预训练，增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架，VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色，并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源，包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。

nomic-embed-vision-v1 - 共享文本空间的先进视觉嵌入模型

GithubHuggingfaceTransformersnomic-embed-vision-v1图像嵌入多模态开源项目模型视觉模型

nomic-embed-vision-v1是一款先进的视觉嵌入模型，与nomic-embed-text-v1共享嵌入空间。在ImageNet零样本和Datacomp基准测试中，该模型表现优异，超越OpenAI CLIP和Jina CLIP等同类产品。支持多模态检索功能，适用于文本到图像检索等应用场景。开发者可通过Nomic嵌入API或Transformers库便捷地集成该模型，实现图像嵌入生成。

tokenizer - Go语言实现的自然语言处理分词库

GithubGo语言NLPTokenizer分词开源项目预训练模型

Tokenizer是一个纯Go语言实现的自然语言处理分词库，支持Word level、Wordpiece和BPE等多种分词模型。该项目可用于训练新模型或微调现有模型，并兼容HuggingFace预训练模型。Tokenizer为Go开发者提供了构建NLP应用所需的工具，助力高效生产级软件开发。

Emu3-Gen - 统一模型驱动的AI系统实现图像文本与视频的生成与理解

AI生成Emu3GithubHuggingface图像处理多模态模型开源项目模型深度学习

Emu3采用单一变换器架构，将图像、文本和视频转化为统一序列空间进行处理。通过纯粹的下一标记预测训练方式，该系统在图像生成、视觉语言理解和视频生成等多个任务中展现出优异性能。与SDXL、LLaVA-1.6等专门模型相比，Emu3以更简洁的架构实现了更强的多模态处理能力。

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。

tiktokenizer - 计算输入文本的token数量的在线工具

GithubTiktokenizeropenai在线工具开源项目计算token赞助

该在线工具基于OpenAI的`tiktoken`库，可精确计算输入文本的token数量。项目由Diagram公司赞助，并得到了T3 Stack和shadcn/ui的技术支持。用户通过此工具可优化OpenAI模型的性能，实现更精确的结果。

DanTagGen-alpha - 高效艺术标签生成工具，支持多种模型格式

DanTagGenGithubHuggingface开源项目数据集标签生成器模型模型架构训练

DanTagGen-alpha是一款基于NanoLLaMA架构的艺术标签生成工具，拥有400M参数，支持通过llama.c和llama-cpp-python进行高效推理，并兼容FP16、量化8位和6位模型格式。该项目采用精细数据过滤和6至12亿标记训练策略，支持多种应用场景。开发中的Gradio UI和API为其他开发者提供了丰富的扩展机会。

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