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

AI工具AI开发COCO FIDImagen扩散模型文本到图像模型训练热门语言模型

Imagen，一种先进的AI图片生成工具，利用深度语言理解和极致的图像真实性，实现从文字到图像的转换。此模型不仅在COCO数据集上刷新了技术记录，还通过高效的U-Net架构和强大的文本编码系统，优化了图文一致性和图像质量。鉴于潜在的社会影响和数据集偏差问题，当前未开放源代码或公共演示版本。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

OLMo - 开源语言模型加速科学研究

GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理

OLMo是一个开源语言模型项目，提供多种规模的先进模型，如1B、7B和7B Twin 2T，全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理，提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具，为语言模型研究提供全面支持，旨在加速这一领域的科学进展。

llama3-llava-next-8b-tokenizer - Transformers框架模型文档标准化指南

GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型训练模型评估环境影响

Transformers框架模型文档模板提供标准化的模型说明结构，涵盖模型详情、应用场景、风险评估、训练参数、性能评估等核心内容。该模板系统性地记录从技术架构到环境影响的关键信息，便于开发者规范化管理和共享模型资料。

internlm-xcomposer2d5-7b-4bit - 简化大型语言模型的文本与图像处理新纪元

4位量化模型GithubHuggingfaceInternLM-XComposer开源项目文本图像理解模型视频理解长上下文能力

InternLM-XComposer2.5在文本与图像理解领域展现非凡性能，其应用灵活性媲美GPT-4V，仅靠7B参数即可完成复杂任务。模型通过24K图文上下文训练与96K扩展能力，适用于大量输入输出任务。此外，项目提供了4-bit量化模型来有效降低内存消耗，并支持使用Transformers快速集成，涵盖从视频理解到多图对话的多种应用场景。

vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库高性能图像识别

FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目

项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。

llavanext-qwen-tokenizer - 自动生成Transformers模型卡片的标准化工具

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理

一个开源的模型文档标准化工具，基于Hugging Face Transformers框架开发。工具提供了包含模型详情、使用场景、训练参数等完整的文档模板，帮助开发者快速生成规范的模型卡片文档，实现AI模型信息的统一管理和共享。

OmniControl - 先进的人体动作生成与精确控制技术

GithubOmniControl人体动作生成关节控制开源项目机器学习计算机视觉

OmniControl是一个基于扩散模型的人体动作生成项目，实现了对任意关节在任意时间的精确控制。通过空间引导和真实性引导，该项目能生成高质量、自然的动作序列。OmniControl提供预训练模型、训练代码和评估工具，支持HumanML3D等数据集，为动作生成研究和应用领域提供了灵活有力的解决方案。

VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架

AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成

VEnhancer是一个时空增强框架，旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构，整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块，构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入，通过噪声增强和下采样因子进行网络调节，从而生成更高质量、更连贯的视频内容。

Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型

Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解

Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架，采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练，模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系，性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。

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