Multimodal-Toolkit

通用多模态数据与文本特征融合工具包

Multimodal Transformers HuggingFace Transformers Python 分类任务回归任务 Github 开源项目

一个用于分类和回归任务的工具包，结合HuggingFace Transformers的文本特征与表格数据，生成多模态特征以提高模型性能。该工具包支持多种模型和组合方法，提供详尽的示例和数据集，包括BERT、ALBERT等模型，以及电商评论、Airbnb数据和宠物领养预测等实际应用。

文档

kosmos-2.5 - 文本密集型图像处理的多模态模型

GithubHuggingfaceKosmos-2.5多模态开源项目文本识别文档转换模型模型训练

Kosmos-2.5 是一个专注于文本密集型图像的多模态识别模型，采用自回归Transformer架构，能够生成带有空间坐标的文本块和Markdown格式的文本输出。其设计允许通过不同的任务提示进行微调，适应多种应用场景。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架

GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型

HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库，为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块，支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具，可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。

markuplm-base - 结合文本与标记语言的文档理解预训练模型

GithubHuggingfaceMarkupLM信息提取多模态预训练开源项目文档AI模型网页问答

MarkupLM是一个文本和标记语言的多模态预训练模型，主要应用于网页问答和信息提取等文档理解任务。通过简单高效的预训练方法，该模型在多个文档理解数据集上取得了领先成果，为文档智能处理提供了新的技术方案。

visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型

GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练

VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述

GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成

本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态，重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源，展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。

LanguageBind_Video_merge - 实现多模态与语言的语义对齐

GithubHuggingfaceLanguageBindVIDAL-10M多模态预训练应急零样本开源项目模型视频语言

LanguageBind项目提出一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言对齐视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法无需中间模态,性能优异。项目构建了VIDAL-10M数据集,包含1000万条多模态数据及对应语言描述。通过多视角增强和ChatGPT优化的语言描述,为各模态创建了语义空间。该方法在多个数据集上达到了最先进水平。

uform - 用于内容理解和生成的袖珍型多模态 AI

GithubONNXUForm多模态AI嵌入模型开源项目生成模型

UForm是一个全面的多模态AI库，涵盖了从文本到图像，乃至视频剪辑的生成与理解等多种功能。支持多种语言，包含轻量级生成模型及高效的预训练变压模型，能够广泛应用于从服务器到智能手机等不同设备。主要优势包括快速的搜索性能、简易的模型部署过程及卓越的多语言应用能力，适用于快速嵌入、语义搜索、图像标题生成和视觉问答等多种场景。

Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能

GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答

Monkey是一个开源的多模态大模型项目，通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统，支持离线和在线部署。此外，项目还开源了多级描述生成数据集，并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具，方便研究人员进行实验和改进。

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