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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AniPortrait - 基于音频的高质量肖像动画生成框架

AniPortraitGithub人像动画人工智能图像合成开源项目音频驱动

AniPortrait是一个基于音频和参考肖像图像生成高质量动画的开源框架。该项目支持自驱动、面部重演和音频驱动三种模式，可生成逼真的肖像动画。项目开源了预训练模型，并提供了详细的安装指南、推理命令和训练流程。AniPortrait为数字内容创作者提供了一种制作生动肖像动画的新方法，拓展了视觉内容创作的可能性。

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。

Macaw-LLM - 多模态数据与语言模型的前沿整合技术

GithubMacaw-LLM图像集成多模态语言模型开源项目文本处理视频处理

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

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。

AnimateAnyone - 将静态图像转换为可控角色动画的开源工具

AI生成内容AnimateAnyoneGithub一致性控制图像到视频合成开源项目角色动画

AnimateAnyone是一个开源的图像到视频合成项目，专注于角色动画生成。该工具能将静态图像转换为连贯、可控的视频动画，简化了动画制作流程。由多位学者共同开发，AnimateAnyone致力于提高动画创作效率。项目团队正在准备公开演示和源代码，以便更广泛的应用和研究。

AnimateDiff - 为文本到图像模型赋予动画生成能力的即插即用模块

AnimateDiffGithub开源项目文本生成动画社区模型稳定扩散运动模块

AnimateDiff是一个即插即用模块，可将文本到图像模型转变为动画生成器，无需额外训练。通过学习可迁移的运动先验，它适用于Stable Diffusion系列的多种变体。该项目支持使用社区模型生成动画、MotionLoRA控制以及SparseCtrl RGB和草图控制等功能。AnimateDiff增强了文本到视频模型的控制能力，能生成高质量动画。

AAM_XL_AnimeMix - 基于Stable Diffusion XL的动漫风格AI图像生成模型

AI艺术创作GithubHuggingfaceStable Diffusion动漫风格开源项目文本生成图像模型深度学习模型

AAM_XL_AnimeMix是一个基于Stable Diffusion XL微调的文本到图像模型，专注于生成动漫风格的艺术作品。该模型结合了AI技术和动漫元素，可根据文本提示创作各种动漫场景和角色，如夜景、花田等。它适用于艺术创作、设计和动漫爱好者，提供了一种新的动漫风格图像生成方式。模型支持使用Diffusers库进行部署，可通过简单的Python代码实现图像生成。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

open-muse - 开源项目MUSE模型重现，用于高效文本到图像生成

GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目

open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型，通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练，提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验，以及训练改进的VQGAN模型，所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN，方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。

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