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VideoMamba

突破性的视频理解状态空间模型

VideoMamba是一种创新的视频理解模型,克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容,展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案,推动了该领域的发展。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
shape-of-motion - 从单个视频实现4D场景重建的前沿技术
4D重建GithubShape of Motion单视频重建开源项目深度学习计算机视觉
Shape of Motion项目展示了一种新型4D重建方法,可从单个视频重建动态3D场景。该项目结合深度学习和计算机视觉技术,实现运动物体的精确重建。项目包含完整工作流程,涵盖预处理、模型训练和性能评估。研究团队公开了源代码和数据集,为计算机视觉领域提供了有价值的研究资源。这一技术可能在计算机图形学、增强现实等方面带来应用突破。
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。
video_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉
video_features是一个开源的视频特征提取框架,支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型,VGGish声音识别模型,以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理,可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活,适用于视频分析相关的研究和应用。
VideoTuna - 多模型集成的AI生成解决方案
AI视频生成GithubVideoTuna图像到视频开源项目文本到视频视频自动化
VideoTuna项目集成多种AI视频生成模型,支持从文本到视频、图像到视频及文本到图像的生成任务。该项目提供全方位的视频生成流程,涵盖预训练、持续训练、后续对齐和微调操作。平台包含U-Net与DiT结构的生成模型,并推出3D视频VAE和可控人脸视频生成模型,为开发者提供提升视频生成自动化和效果的工具。
mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
MOFA-Video - 可控图像动画图像到视频扩散模型
ECCV 2024GithubMOFA-Video图像动画开源项目混合控制生成模型
MOFA-Video项目采用稀疏到稠密运动生成和基于流的运动适配技术,能通过轨迹、关键点序列及其组合等多种控制信号将单张图像转化为动画。最新更新包括关键点面部图像动画的推理脚本和轨迹图像动画的训练代码。该项目即将亮相ECCV 2024,并提供多个演示和检查点,便于用户测试和使用。访问项目页面了解更多详情和效果展示。
mamba-minimal - 单文件PyTorch实现的Mamba模型
GithubMambaPyTorch实现开源项目深度学习状态空间模型语言模型
mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时,实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度,但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例,方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。
Jamba-v0.1 - 混合SSM-Transformer架构的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceJamba人工智能模型开源项目模型深度学习混合SSM-Transformer语言模型
Jamba-v0.1是一款创新的混合SSM-Transformer大语言模型,拥有12B活跃参数和52B总参数。它不仅提供了更高的吞吐量,还在多数常见基准测试中表现优异。该模型支持256K上下文长度,单个80GB GPU可处理多达140K个标记。作为首个生产规模的Mamba实现,Jamba为AI研究和应用开辟了广阔前景。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型,可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术,生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色,主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制,但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途,不适用于生成事实性或真实性内容。
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