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VITA

开源全模态交互语言模型

VITA是一款开源全模态语言模型,实现了视频、图像、文本和音频的综合处理。其特点包括全模态理解、无唤醒交互和音频中断交互,显著提高了用户体验。通过创新的状态令牌和双工方案,VITA提升了多模态交互体验。在多项基准测试中,VITA展现出优秀性能,为多模态AI研究和应用开辟了新途径,有望推动相关技术的发展。

Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型
Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目
Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型,提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目,并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档,项目强调中文用户需求和法律合规,禁止违规用途。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术,采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色,能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩,展示了其在视频生成领域的应用前景。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
InternVL - 开源多模态模型包提供商业级性能
GPT-4oGithubInternVLSOTA性能多模态模型开源开源项目
InternVL项目,作为一个领先的开源多模态模型套件,提供可媲美商业模型GPT-4o的性能。该项目开放源代码,支持多语种和高效OCR功能,在多个benchmark中展现出顶尖性能。该平台包括多种模型,如InternVL2-Pro和Mini-InternVL系列,适用于从聊天机器人至复杂多模态文档理解的应用场景。完备的文档资料和快速启动指南为社区成员提供便捷的使用和优化体验。
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。
ultravox - 实现实时语音交互的多模态大语言模型
GithubLlama 3Ultravox多模态LLM实时语音开源项目语音识别
Ultravox 是一个创新的多模态大语言模型,能直接理解文本和语音,无需单独的语音识别步骤。基于 Llama 3 模型,它通过多模态投影器将音频转换为高维空间。Ultravox 的首字响应时间约为 200 毫秒,每秒可生成约 100 个 token,有效支持实时语音交互。目前支持音频输入和文本输出,未来计划增加语音输出功能。
VILA1.5-3b - 交错图像文本预训练的视觉语言模型突破
GithubHuggingfaceVILA图像文本预训练多图像推理开源项目模型视觉语言模型边缘部署
VILA1.5-3b是一款基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像推理、上下文学习和视觉思维链等能力,可通过AWQ 4位量化部署于边缘设备。该模型采用交错图像-文本预训练、语言模型解冻和指令数据重混合等创新技术,有效提升了视觉语言和纯文本任务性能。VILA1.5-3b支持多种硬件架构,适用于计算机视觉、自然语言处理等研究领域。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测
GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测
Vista是一款通用自动驾驶世界模型,可在多种场景中生成高保真度的预测,并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制,包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定,无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升,为自动驾驶技术研究提供了有力支持。
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