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T2M-GPT

基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术

T2M-GPT人体运动生成视觉结果深度学习三维模型Github开源项目

T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作，已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料，支持多种3D动作数据集。

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介绍相关项目
HeadStudio - 文本生成3D可动画头像的开源项目
3D高斯散射GithubHeadStudio可动画化头像头像生成开源项目文本到头像
HeadStudio是一个基于3D高斯散射技术的开源项目，能够将文本描述转换为可动画的头像。该项目在生成静态和动态头像方面表现出色，具有良好的语义对齐、表情变形和实时渲染能力。与现有方法相比，HeadStudio生成的头像拥有较高的保真度和自然的动画效果，为虚拟人物创作提供了新的技术支持。
MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
parti-pytorch - Google Parti模型的PyTorch实现 基于注意力的文本到图像生成
GithubPartiPytorch开源项目文本到图像生成深度学习计算机视觉
本项目是Google Parti模型的PyTorch实现，Parti是一种基于纯注意力机制的文本到图像生成神经网络。项目包含ViT VQGan VAE训练代码和视觉Transformer的优化，提高了训练效率。实现了简便的安装和使用流程，支持条件生成和分类器引导。这为研究人员和开发者提供了探索和改进文本到图像生成技术的平台。
TextGPT - 短信AI问答，TextGPT让GPT技术触手可及
AI工具AI问答GPTOpenAITextGPT自然语言处理
TextGPT是一款革新性的短信AI应用，将OpenAI的GPT4模型无缝整合到短信平台。用户只需发送简单文字消息，即可获取AI的快速准确回答。这款应用不仅能处理各类复杂问题，还提供独特的图像生成功能。通过发送带有特定emoji的文本，用户轻松创建个性化图像。无论是学习、工作还是日常生活中的疑问，TextGPT都能提供高质量的GPT问答服务。更重要的是，TextGPT高度重视用户隐私，不保存任何交互记录。这种创新的短信AI技术使先进的GPT人工智能更加便捷易用，让每个人都能随时随地享受AI带来的便利。
TrackGPTs - 全面的GPT模型搜索和探索导航站
AI助手AI工具GPTs内容创作图像生成搜索引擎
TrackGPTs汇集超过70万个GPT模型,涵盖教育、生产力、生活方式、研究、写作和编程等领域。网站提供集中展示、分类浏览和搜索功能,方便用户快速找到所需的AI助手。通过TrackGPTs,可以轻松探索和比较各类GPT模型的特点与功能。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型（LLMs），具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用，支持新手入门，简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程，使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题，利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略，模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示，在大规模nuScenes数据集上，该方法表现出色，具备有效性、泛化能力和可解释性。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集，提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术，使其在计算效率上具有优势，优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上，GPT-JT利用标记和双向上下文学习，增强推断能力和语言处理功能。
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