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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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。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

Make-An-Audio - 将文本转换为高保真音频的开源扩散模型

GithubMake-An-Audio人工智能开源项目扩散模型文本转音频音频生成

Make-An-Audio是一个开源的文本到音频生成项目，基于条件扩散概率模型。该项目能够从文本等多种模态生成高保真音频，支持文本到音频、音频到音频等多种任务。项目提供了预训练模型和简单的命令行操作，方便用户生成自定义音频。此外，项目还包含了详细的训练和评估流程，以及与其他模型的性能比较。

AnimephilesAnonymous - 探索专为动画爱好者设计的图像生成模型，满足多样风格创作需求

AI绘图Animephiles AnonymousGithubHuggingface动漫开源项目模型模型合并脚本生成

AnimephilesAnonymous是为动漫爱好者设计的AI文本到图像生成模型，采用stable-diffusion技术生成高质量动画风格图像。通过整合AnythingV7和animeTWO模型，实现细节丰富、生动多样的动画角色形象创作，并解决了绘制精美眼睛的挑战。结合详细图像样本和提示，此模型为艺术创作提供了独特的工具，适用于多种项目。在HuggingFace平台上查看使用示例和案例，探索模型合并配方进行定制图像生成。

multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架

Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别

multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。

models - 探索最先进的机器学习模型与技术

GithubONNX Model Zoo图像分类对象检测开源项目机器学习模型语言处理

ONNX Model Zoo是一个开源平台，汇集了各种预训练且处于技术前沿的机器学习模型，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域。旨在为开发者、研究人员和技术爱好者提供高效实用的AI工具，加速机器学习技术的应用和发展。此外，ONNX Model Zoo支持多种框架和工具，通过共同的文件格式和操作集，促进了AI开发的灵活性和互操作性。平台以开放性和社区驱动的特性为己任，含有诸如图像分类、对象检测等主要模型，并通过简易接口及高级工具满足不同用户需求，使其既适应初学者也满足专业人士的需求。

anse - 多平台支持的AI聊天工具

AI聊天AnseGithubOpenAIStable Diffusion开源项目插件系统

Anse是一个界面全面优化的AI聊天工具，支持OpenAI等多平台。它提供多种会话模式、安全的会话记录保存功能及一键部署，同时兼容移动端和暗黑模式，致力于提升用户体验。其详细的文档和实时预览功能，使用户能够轻松开始使用和部署。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

AnimateLCM - 基于解耦一致性学习的快速个性化动画生成模型

AI动画生成AnimateLCMGithub一致性学习开源项目快速视频生成扩散模型

AnimateLCM项目通过解耦一致性学习技术，实现了个性化扩散模型和适配器的快速动画生成。该模型仅需4步推理即可生成高质量动画，显著提高了训练效率。项目支持文本、控制信号和图像到视频的多种生成方式，并提供多个预训练模型。AnimateLCM在保证输出质量的同时大幅提升了动画生成速度，为个性化视频创作提供了新的技术方案。

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