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AVDC

从无动作视频学习行为的AI训练框架

AVDC是一个创新的AI训练框架,能够从无动作视频中学习行为策略。该项目支持Meta-World、iTHOR等多个环境,提供完整的代码库、预训练模型和详细文档。AVDC具有灵活的训练和推理功能,方便研究人员快速上手和复现实验结果,为计算机视觉和机器人学习领域带来新的可能性。

AnimateLCM - 基于机器学习的轻量级视频生成框架
AnimateLCMGithubHuggingface人工智能动画图像处理开源项目模型深度学习视频生成
AnimateLCM是一个视频生成框架,支持文本到视频和图像到视频的转换功能。该框架采用轻量级计算方式,无需使用预训练视频数据即可生成个性化视频。框架集成了SVD-xt和I2V模型,通过6步推理完成视频生成。基于Diffusers库开发,支持多种复杂场景的视频生成任务。
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。
Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型
AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉
Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念,支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频,并支持视频重渲染。相比其他方法,Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异,为视频创作提供了新的可能性。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
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。
LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成
AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成
LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解
Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型,采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频,具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据,Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定,该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。
DeepLabCut - 无标记动物姿态估计工具箱
DeepLabCutGithub动物姿态估计开源工具箱开源项目神经科学应用行为追踪
DeepLabCut是一个无标记动物姿态估计工具箱。此工具适用于各类动物行为的分析,并通过TensorFlow和PyTorch加强模型训练功能。它整合了多种新技术,如MobileNetV2s与EfficientNets,有效提升了效率与准确性。项目提供多语种文档与在线课程,方便用户快速掌握实时多动物追踪及三维姿态估计技术。DeepLabCut已应用于多种场合并获得验证,通过社区持续的优化适用于从神经科学到生态研究的广泛领域。
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