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InternVideo

视频基础模型助力多模态理解进展

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。

sd-webui-text2video - 基于Auto1111的多样化text2video模型实现
GithubLoRAModelScopeStableDiffusion WebUIText2videoVideoCrafter开源项目
基于Auto1111的webui依赖,该扩展实现了ModelScope和VideoCrafter等text2video模型,无需登录即可使用。要求至少6GB的VRAM,支持不同帧数和分辨率的视频生成。项目包含多次更新,新增功能如VAE设置、提示权重和WebAPI,并支持LoRA训练。提供详细的模型下载指南,并欢迎社区的贡献与支持。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型
GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理
InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建,通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。
videomae-large - 视频自监督学习的高效模型
GithubHuggingfaceVideoMAE开源项目模型自监督视频分类视频预训练
VideoMAE大型模型在Kinetics-400数据集上进行自监督预训练,采用掩码自编码器方法,有效学习视频的内在表示。利用视觉Transformer架构,通过将视频划分为固定大小的图像块,结合线性嵌入和位置编码,进行深度分析和像素预测,适用于多种后续任务和特征提取,包括视频分类和处理。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型,实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入,即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型,能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现,提供在线演示和预训练模型,为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
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。
VNext - 高级视频实例分割框架,支持在线和离线模式
GithubIDOLInstMoveSeqFormerVNext开源项目视频实例分割
VNext是一个基于Detectron2的视频实例识别框架,提供先进的在线和离线实例分割算法及对象中心的视频分割运动模型。用户可参考官方教程进行安装、训练和评估。最新算法InstMove、IDOL和SeqFormer在国际会议上获得认可并取得优异成绩。
text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成
AI模型ColabGithubHugging Face开源项目文本生成视频
该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。
Vlogger - 多模型协作生成长视频博客的AI系统
AI系统GithubShowMakerVlogger大语言模型开源项目视频生成
Vlogger是一个创新AI系统,可根据文本描述生成分钟级视频博客。该系统利用大型语言模型作为导演,将长视频生成任务分解为四个阶段,并调用多种基础模型扮演专业角色。Vlogger引入了视频扩散模型ShowMaker,融合文本和视觉提示以增强空间-时间连贯性。系统能从开放描述生成超过5分钟的连贯vlogs,在脚本和演员方面保持一致性。
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