anole

Anole实现图文交错生成的开源多模态模型

Anole是一款开源的大型多模态模型，具备图文交错生成能力。该模型通过微调约6000张图像数据集，在Chameleon基础上实现了图像生成和理解功能。Anole支持文本到图像生成、图文交错生成、文本生成和多模态理解，为多模态AI研究提供了新的可能性。

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Anole-7b-v0.1-hf - 基于深度学习的多模态文本图像交互生成模型

AnoleGithubHuggingface图文生成多模态开源项目机器学习模型深度学习

Anole-7b-v0.1-hf是一个基于深度学习的多模态模型，专注于文本和图像的联合生成。该模型在Chameleon基础上，通过6000张图像数据集的微调训练，实现了文本图像交互生成、图像理解等核心功能。模型支持结构化生成、文本到图像转换、文本图像混合输出等应用场景，可用于多模态AI研究与开发。测试显示该模型能准确理解指令并生成符合要求的图文内容。

chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现

AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

OmniGen-v1 - 多模态图像生成模型特点与能力

GithubHuggingfaceOmniGen人工智能图像生成多模态开源项目模型模型优化

OmniGen是一个多模态图像生成模型，支持通过灵活的多模态指令生成多种图像，无需额外插件或操作。安装简便，界面友好，具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性，支持用户自定义和微调，满足多样的图像生成需求。

MM-Interleaved - 创新交错图文生成模型

GithubMM-Interleaved图像文本多模态开源项目生成模型预训练

MM-Interleaved是一种新型交错图文生成模型，采用创新的多模态特征同步器MMFS。它能分析高分辨率图像的多尺度特征，生成精确文本描述和匹配图像。该模型在多模态理解和生成任务中表现出色，可适用于多种应用场景。

AnyModel - 多模型AI对比与应用的综合平台

AI工具AI模型比较AnyModel人工智能图像生成对话模型

AnyModel集成了多个顶级AI模型，提供文本生成、图像创作和多模态处理等功能。平台支持模型输出对比，有助于识别AI'幻觉'，提升应用质量。具备上下文对话、结果汇总和分享特性，为AI研究和应用提供全面支持。作为一站式AI工具，AnyModel适合各类用户探索和利用人工智能技术。

llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究

GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型，专注于多模态大模型和聊天机器人的研究，支持多图像和多提示生成，适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下，模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略，显著提高了生成效率。

visual_anagrams - 扩散模型生成多视角光学幻象图像

CVPR 2024DeepFloydGithubVisual Anagramsdiffusion模型多视角光学幻象开源项目

Visual Anagrams是一个开源项目，使用扩散模型生成多视角光学幻象图像。这些图像在旋转、颜色反转或拼图重排等变换下会改变外观或身份。项目提供代码生成多种类型的幻象，如90度旋转、翻转、拼图、内圆和颜色反转等。通过选择提示词和视图类型，可以创建独特的幻象效果。项目还提供Colab演示，方便用户尝试和体验。

animagine-xl-3.1 - 增强版动漫风格开源文本到图像生成模型

Animagine XL 3.1GithubHuggingfaceStable Diffusion XL动漫生成开源项目文本到图像模型艺术创作

Animagine XL 3.1是更新版开源文本到图像模型，基于Stable Diffusion XL，专为生成高质量动漫风格图像设计。此模型在手部解剖、概念理解和提示解释能力上较先前版本Animagine XL 3.0有所提升。通过数据集优化和引入新的美学标签，可以更准确呈现知名动漫角色，适用于动漫爱好者、艺术家及内容创作者。支持多分辨率图像生成，并通过Gradio和Colab带来便捷的使用体验。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

AnimateLCM - 基于机器学习的轻量级视频生成框架

AnimateLCMGithubHuggingface人工智能动画图像处理开源项目模型深度学习视频生成

AnimateLCM是一个视频生成框架，支持文本到视频和图像到视频的转换功能。该框架采用轻量级计算方式，无需使用预训练视频数据即可生成个性化视频。框架集成了SVD-xt和I2V模型，通过6步推理完成视频生成。基于Diffusers库开发，支持多种复杂场景的视频生成任务。

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