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timesformer-base-finetuned-k600

采用空间时间注意力的视频分类技术,提升视频理解能力

TimeSformer模型运用空间时间注意力机制进行视频分类,能够识别Kinetics-600中的600种标签。该工具旨在提升视频理解的准确性,提供简便的视觉分析能力。

cogvlm2-llama3-caption - 视频转文本方案,助力优化文本-视频模型训练
CogVLM2-CaptionGithubHuggingfacePyTorch开源项目模型视频描述视频转文本训练数据生成
CogVLM2-Llama3-Caption项目专注于将视频数据转换为文本描述,为文本-视频模型提供关键训练数据。利用先进的视频解码和文本生成技术,该工具支持精确视频转录,为包括CogVideoX在内的模型生成高质量训练素材。该模型结合了Transformer技术和灵活处理策略,可在CUDA设备上高效运行,帮助开发者高效进行视频内容分析。
CogVideoX-2b - 轻量级开源视频生成模型支持低显存推理
CogVideoXGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文本到视频模型视频生成
CogVideoX-2B是一个基于扩散模型的开源视频生成工具。该模型可将文本描述转化为6秒长、720x480分辨率、8帧/秒的视频。其最低仅需4GB显存即可运行,通过INT8量化还可进一步降低资源消耗。作为入门级选择,CogVideoX-2B在性能和资源使用间取得平衡,适合进行二次开发。模型目前支持英文输入,并提供多种优化方案以提升推理速度和降低显存占用。
QFormer - 四边形注意力机制提升视觉Transformer性能
GithubVision Transformer图像分类开源项目注意力机制目标检测计算机视觉
QFormer是一种创新的视觉Transformer模型,采用四边形注意力机制替代传统窗口注意力。该模型通过可学习的四边形回归模块,将默认窗口转换为目标四边形进行计算,从而更好地建模不同形状和方向的目标。在图像分类、目标检测、语义分割和人体姿态估计等多项视觉任务中,QFormer在保持低计算成本的同时,性能显著优于现有的视觉Transformer模型。
xcit_small_12_p16_224.fb_in1k - 跨协方差图像Transformer的高效视觉分类与特征提取模型
GithubHuggingfaceImageNetXCiT图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
XCiT (Cross-Covariance Image Transformer)是Facebook Research开发的视觉分类模型,采用创新的跨协方差注意力机制。模型在ImageNet-1k数据集预训练,包含2630万参数,处理224x224图像输入。通过优化计算效率,该模型在图像分类和特征提取任务中展现出稳定性能。
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k - 基于Vision Transformer的ImageNet预训练图像分类模型
GithubHuggingfaceImageNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型神经网络
vit_base_patch8_224.augreg2_in21k_ft_in1k是一个基于Vision Transformer架构的图像分类模型。该模型在ImageNet-21k上预训练,并在ImageNet-1k上微调,采用了增强的数据增强和正则化技术。模型包含8665万个参数,支持224x224像素的输入图像,可用于图像分类和特征提取。通过timm库,用户可以便捷地加载和使用该模型进行推理或继续训练。
VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型
GithubVideoMamba多模态兼容性开源项目状态空间模型视频理解长期视频建模
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。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
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。
tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k - 精准描述EfficientNet的图像分类与特征提取能力
EfficientNetGithubHuggingfaceImageNetNoisy Studenttimm图像分类开源项目模型
模型tf_efficientnet_b5.ns_jft_in1k,根植于EfficientNet,经过Noisy Student半监督学习技术在Tensorflow上训练后移植至PyTorch,专用于ImageNet-1k和JFT-300m未标记数据集的图像分类,具有优越的准确性和效能。其结构简洁,具备卓越的特征提取和图像嵌入能力,在多种计算机视觉任务中广泛应用。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
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