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clip4clip-webvid150k

改进视频检索精度的解决方案

CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集,成功在视频文本检索中提高精度,利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据,具备视觉-时间概念学习能力,适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索,提升搜索效率。

siglip-so400m-patch14-224 - 增强图像文本任务的性能,探索形状优化模型
GithubHuggingfaceSigLIPWebLI对比学习开源项目模型视觉零样本图像分类
SigLIP通过sigmoid损失函数优化了CLIP模型的图像和文本匹配性能。此模型在WebLi数据集上预训练,可实现更大的批量训练,同时在小批量下表现出色。适用于零样本图像分类和图像文本检索任务,能在不同环境下获得高效结果。该模型在16个TPU-v4芯片上训练三天,而图像预处理中使用标准化和归一化,提升了计算效率。
videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型
GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理
VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互,可主动更新响应,如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据,并采用并行化推理技术实现高速处理,在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色,能高效处理长达10分钟的视频,为视频理解与交互领域带来新的可能性。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
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。
ViT-B-32__openai - CLIP模型的ONNX导出版本用于图像和文本嵌入生成
CLIPGithubHuggingfaceImmich图像编码器开源项目文本编码器模型自托管照片库
ViT-B-32__openai项目是CLIP模型的ONNX导出版本,将视觉和文本编码器分离为独立模型。这种设计适用于生成图像和文本嵌入,特别针对Immich自托管照片库。该项目可用于处理大量图像和文本数据,有助于改进图像检索和跨模态搜索功能。
ai-video-search-engine - 智能视频内容检索与分析系统
AI视频搜索引擎GithubJigsawStack向量搜索开源项目视频内容索引视频转录
AI Video Search Engine项目是一种创新型视频搜索引擎,采用先进AI技术实现视频内容的深度索引和智能检索。该系统能够精确定位视频中的特定信息,提供上下文相关的搜索结果,并具备视频摘要生成和智能对话功能。项目整合了Supabase、Hasura和JigsawStack等技术,为视频内容检索提供高效、精准的解决方案,适用于教育、研究和信息获取等领域。
clip_playground - 探索CLIP模型的多种应用包括GradCAM可视化、零样本检测和验证码破解
CLIPCaptcha SolverColabGithubGradCAMZero-shot Detection开源项目
这个项目展示了CLIP模型的不同应用,包括GradCAM可视化、简单和智能的零样本检测以及验证码破解。用户可以通过Colab链接在线体验各项功能,并调整参数和检测查询以深入探索模型潜力。项目日志定期更新,包含reCAPTCHA绘图改进和检测参数调整,确保用户获得最佳应用体验。
ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展
CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型
这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练,旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库,用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注,可能会包含偏见或不准确之处,请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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